resisc45

• Описание :

Набор данных RESISC45 является общедоступным эталоном для классификации сцен изображений дистанционного зондирования (RESISC), созданным Северо-Западным политехническим университетом (NWPU). Этот набор данных содержит 31 500 изображений, охватывающих 45 классов сцен, по 700 изображений в каждом классе.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

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

• Исходный код : tfds.datasets.resisc45.Builder

• Версии :

  • 3.0.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 407.97 MiB .

• Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в download_config.manual_dir (по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Набор данных можно загрузить с OneDrive: https://1drv.ms/u/s!AmgKYzARBl5ca3HNaHIlzp_IXjs . После загрузки файла rar извлеките его в каталог manual_dir.

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=45),
})

• Документация по функциям :

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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}
}