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blanchon/EuroSAT_MSI

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Hugging Face2023-12-05 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/blanchon/EuroSAT_MSI
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官方服务:
资源简介:
EuroSAT数据集是一个综合的土地覆盖分类数据集,基于ESA Sentinel-2卫星拍摄的图像。该数据集包含27,000张图像,每张图像的分辨率为64x64像素,覆盖10种不同的土地覆盖类别,并收集自超过34个欧洲国家。数据集有两个版本:仅RGB和所有13个多光谱Sentinel-2波段。EuroSAT被认为是一个相对容易的数据集,使用ResNet-50架构可以达到约98.6%的准确率。

EuroSAT数据集是一个综合的土地覆盖分类数据集,基于ESA Sentinel-2卫星拍摄的图像。该数据集包含27,000张图像,每张图像的分辨率为64x64像素,覆盖10种不同的土地覆盖类别,并收集自超过34个欧洲国家。数据集有两个版本:仅RGB和所有13个多光谱Sentinel-2波段。EuroSAT被认为是一个相对容易的数据集,使用ResNet-50架构可以达到约98.6%的准确率。
提供机构:
blanchon
原始信息汇总

EuroSAT MSI 数据集概述

基本信息

  • 语言: 英语
  • 许可: 未知
  • 数据量: 10K<n<100K
  • 任务类别: 图像分类
  • PapersWithCode ID: eurosat
  • 名称: EuroSAT MSI
  • 标签:
    • 遥感
    • 地球观测
    • 地理空间
    • 卫星图像
    • 土地覆盖分类
    • 多光谱
    • Sentinel-2

数据集详情

  • 特征:

    • 图像:
      • 数据类型: uint16
      • 形状: 64x64x13
    • 标签:
      • 类别名称:
        • 0: Annual Crop
        • 1: Forest
        • 2: Herbaceous Vegetation
        • 3: Highway
        • 4: Industrial Buildings
        • 5: Pasture
        • 6: Permanent Crop
        • 7: Residential Buildings
        • 8: River
        • 9: SeaLake
    • 文件名: 字符串
  • 分割:

    • 训练集:
      • 字节数: 1995359806
      • 样本数: 16200
    • 测试集:
      • 字节数: 665119564
      • 样本数: 5400
    • 验证集:
      • 字节数: 665120060
      • 样本数: 5400
  • 下载大小: 2379014584

  • 数据集大小: 3325599430

配置

  • 默认配置:
    • 数据文件:
      • 训练集: data/train-*
      • 测试集: data/test-*
      • 验证集: data/validation-*

描述

EuroSAT 数据集是一个基于 Sentinel-2 卫星图像的土地覆盖分类数据集,包含 13 个光谱波段,涵盖 10 个类别,共有 27000 个标记和地理参考样本。

  • 总图像数: 27000
  • 波段数: 13 (MSI)
  • 图像分辨率: 64x64 像素
  • 土地覆盖类别: 10
    • 类别: Annual Crop, Forest, Herbaceous Vegetation, Highway, Industrial Buildings, Pasture, Permanent Crop, Residential Buildings, River, SeaLake

使用方法

使用 datasets.load_dataset("blanchon/EuroSAT_MSI") 加载数据集。

引用

如果使用 EuroSAT 数据集,请引用以下出版物: bibtex @article{helber2017eurosat, title={EuroSAT: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification}, author={Helber, et al.}, journal={ArXiv preprint arXiv:1709.00029}, year={2017} }

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