ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

i_naturalist2017

ชุดข้อมูลนี้มีทั้งหมด 5,089 หมวดหมู่ จากรูปภาพการฝึกอบรม 579,184 รูป และรูปภาพสำหรับตรวจสอบความถูกต้อง 95,986 รูป สำหรับชุดฝึกอบรม การกระจายภาพต่อหมวดหมู่จะเป็นไปตามความถี่ในการสังเกตของหมวดหมู่นั้นโดยชุมชน iNaturalist

แม้ว่าชุดข้อมูลดั้งเดิมจะมีรูปภาพบางรูปที่มีกรอบล้อมรอบ แต่ในปัจจุบัน มีให้เฉพาะคำอธิบายประกอบระดับรูปภาพเท่านั้น (ป้ายกำกับ/รูปภาพเดียว) นอกจากนี้ ผู้จัดงานยังไม่ได้เผยแพร่ฉลากทดสอบ เราจึงให้เฉพาะภาพทดสอบเท่านั้น (ป้ายกำกับ = -1)

แยก ตัวอย่าง
'test' 182,707
'train' 579,184
'validation' 95,986
  • คุณสมบัติ:
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5089),
    'supercategory': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=13),
})

การสร้างภาพ

  • อ้างอิง:
@InProceedings{Horn_2018_CVPR,
author = {
Van Horn, Grant and Mac Aodha, Oisin and Song, Yang and Cui, Yin and Sun, Chen
and Shepard, Alex and Adam, Hartwig and Perona, Pietro and Belongie, Serge},
title = {The INaturalist Species Classification and Detection Dataset},
booktitle = {
The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
month = {June},
year = {2018}
}