لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

Resisc45

  • الوصف :

مجموعة بيانات RESISC45 هي معيار متاح للجمهور لتصنيف مشهد الصورة للاستشعار عن بعد (RESISC) ، الذي أنشأته جامعة نورث وسترن للفنون التطبيقية (NWPU). تحتوي مجموعة البيانات هذه على 31500 صورة تغطي 45 فئة مشهد مع 700 صورة في كل فئة.

  • الصفحة الرئيسية : http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPU-RESISC45.html

  • كود المصدر : tfds.image_classification.Resisc45

  • إصدارات :

    • 3.0.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.
  • حجم التنزيل : Unknown size

  • حجم مجموعة البيانات : Unknown size

  • إرشادات التنزيل اليدوي : تتطلب مجموعة البيانات هذه تنزيل بيانات المصدر يدويًا إلى download_config.manual_dir (الإعدادات الافتراضية على ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ )
    يمكن تنزيل مجموعة البيانات من OneDrive: https://1drv.ms/u/s!AmgKYzARBl5ca3HNaHIlzp_IXjs بعد تنزيل ملف rar ، يرجى استخراجها إلى manual_dir.

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): غير معروف

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'train' 31500
  • الميزات :
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),
})

التصور

  • الاقتباس :
@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}
}