Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

so2sat

  • opis:

So2Sat LCZ42 to zbiór danych składający się ze współzarejestrowanych radarów z syntetyczną aperturą i wielospektralnych łatek obrazu optycznego pozyskanych przez satelity teledetekcyjne Sentinel-1 i Sentinel-2 oraz odpowiednich etykiet lokalnych stref klimatycznych (LCZ). Zbiór danych jest dystrybuowany w 42 miastach na różnych kontynentach i regionach kulturowych świata.

Pełen zbiór danych ( all ) składa się z 8 Sentinel-1 a 10 2 Sentinel kanałów. Alternatywnie, można wybrać rgb podzbioru zawierającego tylko optycznych pasm częstotliwości Sentinel-2 przeskalowany a kodowany w formacie JPEG.

Zbiór danych URL: http://doi.org/10.14459/2018MP1454690 Licencja: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Podział Przykłady

so2sat/rgb (domyślna konfiguracja)

  • Opis config: Sentinel-2 kanały RGB

  • Cechy:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=17),
    'sample_id': tf.int64,
})

so2sat/wszystkie

  • Opis konfiguracji: 8 Sentinel-1 i 10-wskaźnikowe 2 kanały

  • Cechy:

FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=17),
    'sample_id': tf.int64,
    'sentinel1': Tensor(shape=(32, 32, 8), dtype=tf.float32),
    'sentinel2': Tensor(shape=(32, 32, 10), dtype=tf.float32),
})