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hf download hf://datasets/Beifengdo/Weather-Classification-Data-Code-Weights/README.md
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curl -L -o README.md https://huggingface.co/datasets/Beifengdo/Weather-Classification-Data-Code-Weights/resolve/main/README.md
2.11 kB
| pretty_name: Weather Classification - Data, Code and Weights | |
| language: | |
| - zh | |
| - en | |
| task_categories: | |
| - image-classification | |
| tags: | |
| - weather | |
| - computer-vision | |
| - training-assets | |
| # 天气图像分类:数据、代码、权重与推理包 | |
| 本仓库完整归档用户提供的 `weather_assets_5090` 与 `weather4_visual_infer_20260610`,共23,749个源文件,原始总量约12.39GB。 | |
| ## 内容与任务 | |
| - 四分类天气:sunny(晴)、overcast(阴)、rain(雨)、snow(雪)。已划分数据含train 17,610张、val 4,402张;80张跨标签完全重复图像保留在quarantine,使用时保持隔离。 | |
| - 原始类别ZIP、Multi-class Weather Dataset原始嵌套ZIP、目录清单和来源/划分资料均保留。 | |
| - Raicom相关15分类训练代码、配置、训练结果和权重,以及Weather4训练/消融/集成资料均保留。 | |
| - 四分类可视化推理包含应用代码、依赖配置与10组checkpoint,其中包含较大的EVA模型。 | |
| 原README引用的外部Raicom大型原始压缩包不在这两个源目录,本仓库清单只覆盖实际提供的文件。各来源数据、预训练模型及第三方代码的原始来源说明保留在对应归档内;原目录未提供统一LICENSE,本仓库未替它们新增统一授权。 | |
| ## 下载与恢复原目录 | |
| 小文件目录采用ZIP_STORED/ZIP64打包,ZIP成员使用相对于原始数据集根目录的完整路径。已有的数据ZIP原样上传。所有文件的原路径、大小、SHA256和恢复位置记录在 `archive-manifest.json`。 | |
| 1. 下载仓库文件。 | |
| 2. 对清单中kind为zip的生成归档,在同一个恢复目录解压;成员路径会恢复两个原始顶层目录。 | |
| 3. 对kind为raw的原文件,按清单target_path保留;原始数据ZIP可按项目需要另行解压。 | |
| 4. 阅读恢复后的原README,再准备训练或推理环境。归档上传过程仅检查字节完整性,未重新运行训练或复现实验指标。 | |
| 归档日期:2026-10-31。完整归档清单在全部单元上传与匿名回读核验通过后发布。 | |