rohanmyer/geotagged-streetview-images

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- name: image
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- name: train
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# Dataset Card for "geotagged-streetview-images"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

### 数据集信息
#### 特征
- 特征名：图像（image），数据类型：图像
- 特征名：标签（label），数据类型：分类标签（class_label），其类别名称如下：
0: 安道尔（AD）
1: 亚美尼亚（AM）
2: 阿根廷（AR）
3: 奥地利（AT）
4: 澳大利亚（AU）
5: 波斯尼亚和黑塞哥维那（BA）
6: 孟加拉国（BD）
7: 比利时（BE）
8: 保加利亚（BG）
9: 巴西（BR）
10: 博茨瓦纳（BW）
11: 白俄罗斯（BY）
12: 加拿大（CA）
13: 刚果（布）（CG）
14: 瑞士（CH）
15: 科特迪瓦（CI）
16: 智利（CL）
17: 中国（CN）
18: 哥伦比亚（CO）
19: 哥斯达黎加（CR）
20: 古巴（CU）
21: 捷克（CZ）
22: 德国（DE）
23: 丹麦（DK）
24: 多米尼加共和国（DO）
25: 阿尔及利亚（DZ）
26: 厄瓜多尔（EC）
27: 爱沙尼亚（EE）
28: 埃及（EG）
29: 西班牙（ES）
30: 芬兰（FI）
31: 法国（FR）
32: 英国（GB）
33: 格鲁吉亚（GE）
34: 加纳（GH）
35: 冈比亚（GM）
36: 几内亚（GN）
37: 危地马拉（GT）
38: 中国香港（HK）
39: 洪都拉斯（HN）
40: 克罗地亚（HR）
41: 海地（HT）
42: 印度尼西亚（ID）
43: 爱尔兰（IE）
44: 以色列（IL）
45: 印度（IN）
46: 伊拉克（IQ）
47: 伊朗（IR）
48: 意大利（IT）
49: 日本（JP）
50: 肯尼亚（KE）
51: 吉尔吉斯斯坦（KG）
52: 柬埔寨（KH）
53: 韩国（KR）
54: 哈萨克斯坦（KZ）
55: 斯里兰卡（LK）
56: 立陶宛（LT）
57: 摩洛哥（MA）
58: 摩尔多瓦（MD）
59: 黑山（ME）
60: 北马其顿（MK）
61: 缅甸（MM）
62: 蒙古（MN）
63: 马提尼克（MQ）
64: 马耳他（MT）
65: 墨西哥（MX）
66: 马来西亚（MY）
67: 纳米比亚（NA）
68: 尼日利亚（NG）
69: 荷兰（NL）
70: 挪威（NO）
71: 新西兰（NZ）
72: 巴拿马（PA）
73: 秘鲁（PE）
74: 巴布亚新几内亚（PG）
75: 菲律宾（PH）
76: 巴基斯坦（PK）
77: 波兰（PL）
78: 波多黎各（PR）
79: 巴勒斯坦国（PS）
80: 葡萄牙（PT）
81: 留尼汪（RE）
82: 罗马尼亚（RO）
83: 塞尔维亚（RS）
84: 俄罗斯（RU）
85: 卢旺达（RW）
86: 沙特阿拉伯（SA）
87: 瑞典（SE）
88: 斯洛伐克（SK）
89: 斯洛文尼亚（SL）
90: 萨尔瓦多（SV）
91: 叙利亚（SY）
92: 泰国（TH）
93: 东帝汶（TL）
94: 突尼斯（TN）
95: 土耳其（TR）
96: 特立尼达和多巴哥（TT）
97: 中国台湾（TW）
98: 坦桑尼亚（TZ）
99: 乌克兰（UA）
100: 美国（US）
101: 乌拉圭（UY）
102: 乌兹别克斯坦（UZ）
103: 委内瑞拉（VE）
104: 越南（VN）
105: 瓦努阿图（VU）
106: 科索沃（XK）
107: 南非（ZA）

#### 数据集划分
- 训练集（train）：字节大小为1403099432.281，样本数量为15229

下载大小：1375369739 字节
数据集总大小：1403099432.281 字节

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# 地理标记街景图像（geotagged-streetview-images）数据集卡片

[需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

"geotagged-streetview-images"

数据集特征

• image: 图像数据
• label: 分类标签，包含以下类别：
  • 0: AD
  • 1: AM
  • 2: AR
  • 3: AT
  • 4: AU
  • 5: BA
  • 6: BD
  • 7: BE
  • 8: BG
  • 9: BR
  • 10: BW
  • 11: BY
  • 12: CA
  • 13: CG
  • 14: CH
  • 15: CI
  • 16: CL
  • 17: CN
  • 18: CO
  • 19: CR
  • 20: CU
  • 21: CZ
  • 22: DE
  • 23: DK
  • 24: DO
  • 25: DZ
  • 26: EC
  • 27: EE
  • 28: EG
  • 29: ES
  • 30: FI
  • 31: FR
  • 32: GB
  • 33: GE
  • 34: GH
  • 35: GM
  • 36: GN
  • 37: GT
  • 38: HK
  • 39: HN
  • 40: HR
  • 41: HT
  • 42: ID
  • 43: IE
  • 44: IL
  • 45: IN
  • 46: IQ
  • 47: IR
  • 48: IT
  • 49: JP
  • 50: KE
  • 51: KG
  • 52: KH
  • 53: KR
  • 54: KZ
  • 55: LK
  • 56: LT
  • 57: MA
  • 58: MD
  • 59: ME
  • 60: MK
  • 61: MM
  • 62: MN
  • 63: MQ
  • 64: MT
  • 65: MX
  • 66: MY
  • 67: NA
  • 68: NG
  • 69: NL
  • 70: NO
  • 71: NZ
  • 72: PA
  • 73: PE
  • 74: PG
  • 75: PH
  • 76: PK
  • 77: PL
  • 78: PR
  • 79: PS
  • 80: PT
  • 81: RE
  • 82: RO
  • 83: RS
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  • 85: RW
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  • 87: SE
  • 88: SK
  • 89: SL
  • 90: SV
  • 91: SY
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  • 100: US
  • 101: UY
  • 102: UZ
  • 103: VE
  • 104: VN
  • 105: VU
  • 106: XK
  • 107: ZA

数据集分割

• train: 训练集
  • 数据量: 15229个样本
  • 存储大小: 1403099432.281字节

数据集大小

• 下载大小: 1375369739字节
• 数据集总大小: 1403099432.281字节