مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية
تعرض مجموعة البيانات هذه أربع فئات حيوانية شائعة توجد عادة في المحميات الطبيعية في جنوب إفريقيا. وهي تشمل صورًا للحياة البرية الأفريقية مثل الجاموس والفيل ووحيد القرن والحمار الوحشي، مما يوفر رؤى قيمة حول خصائصها. تعتبر مجموعة البيانات هذه ضرورية لتدريب خوارزميات رؤية الكمبيوتر، وتساعد في تحديد الحيوانات في البيئات المختلفة، من حدائق الحيوان إلى الغابات، وتدعم أبحاث الحياة البرية.
شاهد: اكتشاف حيوانات الحياة البرية الأفريقية باستخدام Ultralytics YOLO11
هيكل مجموعة البيانات
تنقسم مجموعة بيانات الكشف عن أجسام الحياة البرية الأفريقية إلى ثلاث مجموعات فرعية:
- مجموعة التدريب: تحتوي على 1052 صورة، لكل منها تعليقات توضيحية مقابلة.
- مجموعة التحقق: تتضمن 225 صورة، لكل منها تعليقات توضيحية مقترنة.
- مجموعة الاختبار: تتكون من 227 صورة، لكل منها تعليقات توضيحية مقترنة.
التطبيقات
يمكن تطبيق مجموعة البيانات هذه في مهام رؤية الكمبيوتر المختلفة مثل الكشف عن الكائنات، وتتبع الكائنات، والبحث. على وجه التحديد، يمكن استخدامه لتدريب وتقييم النماذج لتحديد كائنات الحياة البرية الأفريقية في الصور، والتي يمكن أن يكون لها تطبيقات في الحفاظ على الحياة البرية، والبحث البيئي، وجهود المراقبة في المحميات الطبيعية والمناطق المحمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون بمثابة مورد قيم للأغراض التعليمية، وتمكين الطلاب والباحثين من دراسة وفهم خصائص وسلوكيات الأنواع الحيوانية المختلفة.
ملف YAML لمجموعة البيانات
يحدد ملف YAML (لغة ترميز أخرى) تكوين مجموعة البيانات، بما في ذلك المسارات والفئات والتفاصيل الأخرى ذات الصلة. بالنسبة لمجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، فإن african-wildlife.yaml يقع الملف في https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/african-wildlife.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/african-wildlife.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# African-wildlife dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/african-wildlife/
# Example usage: yolo train data=african-wildlife.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── african-wildlife ← downloads here (100 MB)
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: african-wildlife # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 1052 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 225 images
test: images/test # test images (relative to 'path') 227 images
# Classes
names:
0: buffalo
1: elephant
2: rhino
3: zebra
# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/african-wildlife.zip
الاستخدام
لتدريب نموذج YOLO11n على مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية لعدد 100 حقبة (epochs) بحجم صورة 640، استخدم نماذج التعليمات البرمجية المتوفرة. للحصول على قائمة شاملة بالمعلمات المتاحة، ارجع إلى صفحة التدريب الخاصة بالنموذج.
مثال على التدريب
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=african-wildlife.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
مثال على الاستدلال
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt") # load a brain-tumor fine-tuned model
# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/african-wildlife-sample.jpg")
# Start prediction with a finetuned *.pt model
yolo detect predict model='path/to/best.pt' imgsz=640 source="https://ultralytics.com/assets/african-wildlife-sample.jpg"
عينات من الصور والشروحات التوضيحية
تشتمل مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية على مجموعة واسعة من الصور التي تعرض أنواعًا مختلفة من الحيوانات وموائلها الطبيعية. فيما يلي أمثلة لصور من مجموعة البيانات، مصحوبة بتعليقاتها التوضيحية المقابلة.
- صورة الفسيفساء: هنا، نعرض دفعة تدريبية تتكون من صور مجموعة البيانات المجمعة. الفسيفساء، وهي تقنية تدريب، تجمع صورًا متعددة في صورة واحدة، مما يثري تنوع الدفعة. تساعد هذه الطريقة على تعزيز قدرة النموذج على التعميم عبر أحجام الكائنات ونسب العرض إلى الارتفاع والسياقات المختلفة.
يوضح هذا المثال تنوع وتعقيد الصور في مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، مع التأكيد على فوائد تضمين الفسيفساء أثناء عملية التدريب.
الاقتباسات والإقرارات
تم إصدار مجموعة البيانات بموجب ترخيص AGPL-3.0.
الأسئلة الشائعة
ما هي مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، وكيف يمكن استخدامها في مشاريع رؤية الكمبيوتر؟
تتضمن مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية صورًا لأربعة أنواع شائعة من الحيوانات الموجودة في المحميات الطبيعية في جنوب إفريقيا: الجاموس والفيل ووحيد القرن والحمار الوحشي. إنه مورد قيم لتدريب خوارزميات رؤية الكمبيوتر في الكشف عن الكائنات وتحديد الحيوانات. تدعم مجموعة البيانات مهام مختلفة مثل تتبع الكائنات والبحث وجهود الحفظ. لمزيد من المعلومات حول هيكلها وتطبيقاتها، راجع قسم هيكل مجموعة البيانات و تطبيقات مجموعة البيانات.
كيف يمكنني تدريب نموذج YOLO11 باستخدام مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟
يمكنك تدريب نموذج YOLO11 على مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية باستخدام african-wildlife.yaml ملف التكوين. فيما يلي مثال لكيفية تدريب نموذج YOLO11n لـ 100 حقبة بحجم صورة يبلغ 640:
مثال
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=african-wildlife.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
للحصول على معلمات وخيارات تدريب إضافية، راجع وثائق التدريب.
أين يمكنني العثور على ملف تكوين YAML لمجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟
ملف YAML لتكوين بيانات الحياة البرية الأفريقية، المسمى african-wildlife.yaml، يمكن العثور عليه في رابط GitHub هذا. يحدد هذا الملف تكوين مجموعة البيانات، بما في ذلك المسارات والفئات والتفاصيل الأخرى الضرورية للتدريب التعلم الآلي نماذج. انظر ملف YAML لمجموعة البيانات للمزيد من التفاصيل، راجع قسم.
هل يمكنني رؤية sample_images والتعليقات التوضيحية من مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟
نعم، تتضمن مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية مجموعة متنوعة من الصور التي تعرض أنواعًا مختلفة من الحيوانات في بيئاتها الطبيعية. يمكنك عرض sample_images والتعليقات التوضيحية المقابلة لها في قسم Sample Images and Annotations. يوضح هذا القسم أيضًا استخدام تقنية الفسيفساء لدمج صور متعددة في صورة واحدة لإثراء تنوع الدُفعات، مما يعزز قدرة النموذج على التعميم.
كيف يمكن استخدام مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية لدعم الحفاظ على الحياة البرية والبحث؟
تعتبر مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية مثالية لدعم الحفاظ على الحياة البرية والبحث العلمي من خلال تمكين تدريب وتقييم النماذج لتحديد الحياة البرية الأفريقية في بيئات مختلفة. يمكن لهذه النماذج أن تساعد في مراقبة أعداد الحيوانات، ودراسة سلوكها، والتعرف على احتياجات الحفظ. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام مجموعة البيانات للأغراض التعليمية، مما يساعد الطلاب والباحثين على فهم خصائص وسلوكيات الأنواع الحيوانية المختلفة. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل في قسم التطبيقات.
