Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

resisc45

  • Описание:

Набор данных RESISC45 - это общедоступный эталонный тест для классификации сцен изображений дистанционного зондирования (RESISC), созданный Северо-Западным политехническим университетом (NWPU). Этот набор данных содержит 31 500 изображений, охватывающих 45 классов сцен с 700 изображениями в каждом классе.

  • Домашняя страница: http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPU-RESISC45.html

  • Исходный код: tfds.image_classification.Resisc45

  • Версии:

    • 3.0.0 ( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
  • Размер загрузки: Unknown size

  • Dataset размер: Unknown size

  • Руководство по эксплуатации скачать: Этот набор данных требует от вас , чтобы загрузить исходные данные вручную в download_config.manual_dir ( по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    Dataset можно загрузить с OneDrive: https://1drv.ms/u/s!AmgKYzARBl5ca3HNaHIlzp_IXjs После загрузки файла RAR, пожалуйста , распаковать его в manual_dir.

  • Авто-кэшируются ( документация ): Unknown

  • расколы:

Расколоть Примеры
'train' 31 500
  • Особенности:
FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=45),
})

Визуализация

  • Образец цитирования:
@article{Cheng_2017,
   title={Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art},
   volume={105},
   ISSN={1558-2256},
   url={http://dx.doi.org/10.1109/JPROC.2017.2675998},
   DOI={10.1109/jproc.2017.2675998},
   number={10},
   journal={Proceedings of the IEEE},
   publisher={Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)},
   author={Cheng, Gong and Han, Junwei and Lu, Xiaoqiang},
   year={2017},
   month={Oct},
   pages={1865-1883}
}