euroat

• Описание :

Набор данных EuroSAT основан на спутниковых снимках Sentinel-2, охватывающих 13 спектральных диапазонов и состоящих из 10 классов с 27000 помеченных и привязанных к местности выборок.

Предлагаются два набора данных: - rgb: содержит только оптические полосы частот R, G, B, закодированные как изображение JPEG. - all: содержит все 13 диапазонов в исходном диапазоне значений (float32).

URL: https://github.com/phelber/eurosat

• Домашняя страница : https://github.com/phelber/eurosat

• Исходный код : tfds.image_classification.Eurosat

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.

• Размер набора данных : Unknown size

• Автоматическое кэширование ( документация ): неизвестно

• Сплит :

• Цитата :

@misc{helber2017eurosat,
    title={EuroSAT: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification},
    author={Patrick Helber and Benjamin Bischke and Andreas Dengel and Damian Borth},
    year={2017},
    eprint={1709.00029},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}

euroat / rgb (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : RGB-каналы Sentinel-2

• Размер загрузки : 89.91 MiB

• Особенности :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

• Контролируемые ключи (см. as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

euroat / все

• Описание конфигурации : 13 каналов Sentinel-2

• Размер загружаемого файла : 1.93 GiB

• Особенности :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'sentinel2': Tensor(shape=(64, 64, 13), dtype=tf.float32),
})

• Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): ('sentinel2', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):