- Description :
Beans est un ensemble de données d'images de haricots prises sur le terrain à l'aide des caméras des smartphones. Il se compose de 3 classes : 2 classes de maladies et la classe saine. Les maladies décrites comprennent la tache angulaire et la rouille du haricot. Les données ont été annotées par des experts de l’Institut national de recherche sur les ressources agricoles (NaCRRI) en Ouganda et collectées par le laboratoire de recherche Makerere AI.
Page d'accueil : https://github.com/AI-Lab-Makerere/ibean/
Code source :
tfds.datasets.beans.Builder
Versions :
-
0.1.0
(par défaut) : Aucune note de version.
-
Taille du téléchargement :
171.69 MiB
Taille de l'ensemble de données :
171.63 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui (test, validation), Uniquement lorsque
shuffle_files=False
(train)Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 128 |
'train' | 1 034 |
'validation' | 133 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(500, 500, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité | Classe | Forme | Type D | Description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
image | Image | (500, 500, 3) | uint8 | |
étiquette | Étiquette de classe | int64 |
Clés supervisées (Voir doc
as_supervised
) :('image', 'label')
Figure ( tfds.show_examples ) :
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
- Citation :
@ONLINE {beansdata,
author="Makerere AI Lab",
title="Bean disease dataset",
month="January",
year="2020",
url="https://github.com/AI-Lab-Makerere/ibean/"
}