Link to this sectionمجموعة بيانات CIFAR-100#

تُعد مجموعة بيانات CIFAR-100 (المعهد الكندي للأبحاث المتقدمة) امتدادًا هامًا لمجموعة بيانات CIFAR-10، وتتكون من 60,000 صورة ملونة بدقة 32x32 موزعة على 100 فئة مختلفة. تم تطويرها بواسطة باحثين في معهد CIFAR، وهي توفر مجموعة بيانات أكثر تحديًا لمهام تعلم الآلة ورؤية الحاسوب الأكثر تعقيدًا.

Link to this sectionالميزات الرئيسية#

• تتكون مجموعة بيانات CIFAR-100 من 60,000 صورة مقسمة إلى 100 فئة.
• تحتوي كل فئة على 600 صورة، مقسمة إلى 500 للتدريب و100 للاختبار.
• الصور ملونة وبحجم 32x32 بكسل.
• تم تجميع الفئات المائة المختلفة في 20 فئة رئيسية للتصنيف على مستوى أعلى.
• تُستخدم CIFAR-100 بشكل شائع للتدريب والاختبار في مجال تعلم الآلة ورؤية الحاسوب.

Link to this sectionهيكل مجموعة البيانات#

تم تقسيم مجموعة بيانات CIFAR-100 إلى مجموعتين فرعيتين:

1. مجموعة التدريب: تحتوي هذه المجموعة الفرعية على 50,000 صورة تُستخدم لتدريب نماذج تعلم الآلة.
2. مجموعة الاختبار: تتكون هذه المجموعة الفرعية من 10,000 صورة تُستخدم لاختبار النماذج المدربة وتقييم أدائها.

Link to this sectionالتطبيقات#

تُستخدم مجموعة بيانات CIFAR-100 بشكل مكثف لتدريب وتقييم نماذج التعلم العميق في مهام تصنيف الصور، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وآلات ناقل الدعم (SVMs)، والعديد من خوارزميات تعلم الآلة الأخرى. إن تنوع مجموعة البيانات من حيث الفئات ووجود صور ملونة يجعلها مجموعة بيانات أكثر تحديًا وشمولية للبحث والتطوير في مجال تعلم الآلة ورؤية الحاسوب.

Link to this sectionالاستخدام#

لتدريب نموذج YOLO على مجموعة بيانات CIFAR-100 لمدة 100 حقبة وبحجم صورة 32x32، يمكنك استخدام مقتطفات الكود التالية. للحصول على قائمة شاملة بالوسيطات المتاحة، ارجع إلى صفحة التدريب الخاصة بالنموذج.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="cifar100", epochs=100, imgsz=32)

Link to this sectionصور وشروحات توضيحية عينة#

تحتوي مجموعة بيانات CIFAR-100 على صور ملونة لأجسام متنوعة، مما يوفر مجموعة بيانات منظمة بشكل جيد لمهام تصنيف الصور. فيما يلي بعض الأمثلة على الصور من مجموعة البيانات:

يُظهر المثال تنوع وتعقيد الأجسام في مجموعة بيانات CIFAR-100، مما يسلط الضوء على أهمية مجموعة بيانات متنوعة لتدريب نماذج تصنيف صور قوية.

Link to this sectionالاقتباسات والشكر#

إذا كنت تستخدم مجموعة بيانات CIFAR-100 في عملك البحثي أو التطويري، يرجى الاستشهاد بالورقة البحثية التالية:

@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
            author={Alex Krizhevsky},
            title={Learning multiple layers of features from tiny images},
            institution={},
            year={2009}
}

نود أن نعرب عن تقديرنا لـ Alex Krizhevsky لإنشائه وصيانته لمجموعة بيانات CIFAR-100 كمورد قيم لمجتمع أبحاث تعلم الآلة ورؤية الحاسوب. لمزيد من المعلومات حول مجموعة بيانات CIFAR-100 ومبتكرها، قم بزيارة موقع مجموعة بيانات CIFAR-100.

Link to this sectionالأسئلة الشائعة#

Link to this sectionما هي مجموعة بيانات CIFAR-100 ولماذا هي مهمة؟#

تعد مجموعة بيانات CIFAR-100 مجموعة كبيرة تضم 60,000 صورة ملونة بدقة 32x32 مصنفة إلى 100 فئة. تم تطويرها بواسطة المعهد الكندي للأبحاث المتقدمة (CIFAR)، وهي توفر مجموعة بيانات صعبة ومثالية لمهام تعلم الآلة ورؤية الحاسوب المعقدة. تكمن أهميتها في تنوع الفئات وصغر حجم الصور، مما يجعلها موردًا قيمًا لتدريب واختبار نماذج التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، باستخدام أطر عمل مثل Ultralytics YOLO.

Link to this sectionكيف يمكنني تدريب نموذج YOLO على مجموعة بيانات CIFAR-100؟#

يمكنك تدريب نموذج YOLO على مجموعة بيانات CIFAR-100 باستخدام Python أو أوامر CLI. إليك الطريقة:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="cifar100", epochs=100, imgsz=32)

للحصول على قائمة شاملة بالوسيطات المتاحة، يرجى الرجوع إلى صفحة التدريب الخاصة بالنموذج.

Link to this sectionما هي التطبيقات الأساسية لمجموعة بيانات CIFAR-100؟#

تُستخدم مجموعة بيانات CIFAR-100 على نطاق واسع في تدريب وتقييم نماذج التعلم العميق لتصنيف الصور. توفر مجموعة الفئات المائة المتنوعة، والتي تم تجميعها في 20 فئة رئيسية، بيئة صعبة لاختبار خوارزميات مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وآلات ناقل الدعم (SVMs)، والعديد من أساليب تعلم الآلة الأخرى. تُعد مجموعة البيانات هذه موردًا رئيسيًا في البحث والتطوير ضمن مجالات تعلم الآلة ورؤية الحاسوب، لا سيما لمهام التعرف على الأشياء والتصنيف.

Link to this sectionكيف يتم تنظيم مجموعة بيانات CIFAR-100؟#

تم تقسيم مجموعة بيانات CIFAR-100 إلى مجموعتين رئيسيتين:

1. مجموعة التدريب: تحتوي على 50,000 صورة تُستخدم لتدريب نماذج تعلم الآلة.
2. مجموعة الاختبار: تتكون من 10,000 صورة تُستخدم لاختبار وقياس أداء النماذج المدربة.

تحتوي كل فئة من الفئات المائة على 600 صورة، مع 500 صورة للتدريب و100 للاختبار، مما يجعلها مناسبة بشكل فريد للبحوث الأكاديمية والصناعية الدقيقة.

Link to this sectionأين يمكنني العثور على صور عينة وتعليقات توضيحية من مجموعة بيانات CIFAR-100؟#

تتضمن مجموعة بيانات CIFAR-100 مجموعة متنوعة من الصور الملونة لأجسام مختلفة، مما يجعلها مجموعة بيانات منظمة لمهام تصنيف الصور. يمكنك الرجوع إلى صفحة التوثيق لرؤية صور العينة والتعليقات التوضيحية. تسلط هذه الأمثلة الضوء على تنوع مجموعة البيانات وتعقيدها، وهو أمر مهم لتدريب نماذج تصنيف صور قوية. لمزيد من مجموعات البيانات المناسبة لمهام التصنيف، راجع نظرة عامة على مجموعات بيانات التصنيف من Ultralytics.