ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

so2sat

  • รายละเอียด:

So2Sat LCZ42 เป็นชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยเรดาร์รูรับแสงสังเคราะห์ที่ลงทะเบียนร่วมและแพทช์ภาพออปติคัลหลายสเปกตรัมที่ได้รับจากดาวเทียม Sentinel-1 และ Sentinel-2 และป้ายกำกับเขตภูมิอากาศในพื้นที่ที่เกี่ยวข้อง (LCZ) ชุดข้อมูลนี้มีการกระจายมากกว่า 42 เมืองในทวีปต่างๆ และภูมิภาคทางวัฒนธรรมของโลก

ชุดข้อมูลเต็มรูปแบบ ( all ) ประกอบด้วย 8 Sentinel-1 และ 10 Sentinel-2 ช่อง อีกทางเลือกหนึ่งที่สามารถเลือก rgb ส่วนย่อยซึ่งมีเพียงคลื่นความถี่แสงของ Sentinel-2 ให้ปรับและการเข้ารหัสเป็น JPEG

ชุด URL: http://doi.org/10.14459/2018MP1454690 ใบอนุญาต: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

แยก ตัวอย่าง
  • รูป ( tfds.show_examples ): ไม่ได้รับการสนับสนุน

  • ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ): หายไป

  • อ้างอิง:

so2sat/rgb (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

  • คำอธิบาย Config: Sentinel-2 ช่อง RGB

  • คุณสมบัติ:

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

so2sat/ทั้งหมด

  • คำอธิบาย Config: 8 Sentinel-1 และ 10 Sentinel-2 ช่อง

  • คุณสมบัติ:

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),
})
  • คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None