Link to this sectionمجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية#

تعرض مجموعة البيانات هذه أربعة فئات شائعة من الحيوانات الموجودة عادةً في محميات الطبيعة في جنوب أفريقيا. وهي تتضمن صوراً للحياة البرية الأفريقية مثل الجاموس، والفيل، ووحيد القرن، والحمار الوحشي، مما يوفر رؤى قيمة حول خصائصها. تُعد هذه المجموعة ضرورية لتدريب خوارزميات رؤية الحاسوب، وتساعد في تحديد الحيوانات في بيئات متنوعة، من حدائق الحيوان إلى الغابات، كما تدعم أبحاث الحياة البرية.

Link to this sectionهيكل مجموعة البيانات#

تم تقسيم مجموعة بيانات اكتشاف كائنات الحياة البرية الأفريقية إلى ثلاث مجموعات فرعية:

• مجموعة التدريب: تحتوي على 1052 صورة، كل منها مرفق بتعليقات توضيحية مقابلة.
• مجموعة التحقق: تتضمن 225 صورة، كل منها مرفق بتعليقات توضيحية مقترنة.
• مجموعة الاختبار: تتكون من 227 صورة، كل منها مرفق بتعليقات توضيحية مقترنة.

Link to this sectionالتطبيقات#

يمكن تطبيق مجموعة البيانات هذه في العديد من مهام رؤية الحاسوب مثل اكتشاف الكائنات، وتتبع الكائنات، والأبحاث. وبشكل خاص، يمكن استخدامها لتدريب وتقييم النماذج لتحديد كائنات الحياة البرية الأفريقية في الصور، والتي يمكن أن يكون لها تطبيقات في الحفاظ على الحياة البرية، والبحوث البيئية، وجهود المراقبة في المحميات الطبيعية والمناطق المحمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون بمثابة مورد قيم للأغراض التعليمية، مما يتيح للطلاب والباحثين دراسة وفهم خصائص وسلوكيات أنواع الحيوانات المختلفة.

Link to this sectionYAML مجموعة البيانات#

يحدد ملف YAML (لغة توصيف أخرى) إعدادات مجموعة البيانات، بما في ذلك المسارات، والفئات، وتفاصيل أخرى ذات صلة. بالنسبة لمجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، يقع ملف african-wildlife.yaml على الرابط https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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

Link to this sectionالاستخدام#

لتدريب نموذج YOLO26n على مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية لمدة 100 دورة تدريبية بحجم صورة يبلغ 640، استخدم نماذج الكود المقدمة. للحصول على قائمة شاملة بالمعلمات المتاحة، راجع صفحة التدريب الخاصة بالنموذج.

from ultralytics import YOLO

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

# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load an African wildlife fine-tuned model

# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/african-wildlife-sample.jpg")

Link to this sectionصور وشروحات توضيحية عينة#

تتألف مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية من مجموعة واسعة من الصور التي تعرض أنواعاً متنوعة من الحيوانات وبيئاتها الطبيعية. فيما يلي أمثلة لصور من مجموعة البيانات، مصحوبة بتعليقاتها التوضيحية المقابلة.

• صورة مفسفسة (Mosaiced Image): هنا، نقدم دفعة تدريب تتكون من صور مجموعة بيانات مفسفسة. التفسيف (Mosaicing)، وهو أسلوب تدريب، يجمع صوراً متعددة في صورة واحدة، مما يثري تنوع الدفعة. تساعد هذه الطريقة في تعزيز قدرة النموذج على التعميم عبر أحجام كائنات ونسب عرض إلى ارتفاع وسياقات مختلفة.

يوضح هذا المثال تنوع وتعقيد الصور في مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، مؤكداً على فوائد تضمين التفسيف أثناء عملية التدريب.

Link to this sectionالاقتباسات، والترخيص، والتقديرات#

نود أن نشكر مؤلفة مجموعة البيانات الأصلية، Bianca Ferreira، لإصدارها هذه المجموعة للمجتمع. قام فريق Ultralytics بتحديثها وتكييفها داخلياً بحيث يمكن استخدامها بسلاسة مع نماذج Ultralytics YOLO. تتوفر مجموعة البيانات هذه بموجب ترخيص AGPL-3.0.

إذا كنت تستخدم مجموعة البيانات هذه في بحثك، فيرجى الاستشهاد بها باستخدام التفاصيل المذكورة:

@dataset{Ferreira_African_Wildlife_Ultralytics_Adaptation_2024,
    author  = {Ferreira, Bianca},
    title   = {African Wildlife Detection Dataset (Ultralytics YOLO Adaptation)},
    url     = {https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/african-wildlife/},
    note    = {Original dataset by Bianca Ferreira; adapted for Ultralytics YOLO by Glenn Jocher and Muhammad Rizwan Munawar},
    license = {AGPL-3.0},
    version = {1.0.0},
    year    = {2024}
}

Link to this sectionالأسئلة الشائعة#

Link to this sectionما هي مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، وكيف يمكن استخدامها في مشاريع رؤية الحاسوب؟#

تتضمن مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية صوراً لأربعة أنواع حيوانية شائعة موجودة في محميات الطبيعة في جنوب أفريقيا: الجاموس، والفيل، ووحيد القرن، والحمار الوحشي. إنها مورد قيم لتدريب خوارزميات رؤية الحاسوب في اكتشاف الكائنات وتحديد الحيوانات. تدعم مجموعة البيانات مهاماً متنوعة مثل تتبع الكائنات، والأبحاث، وجهود الحفاظ على البيئة. لمزيد من المعلومات حول هيكلها وتطبيقاتها، راجع قسم هيكل مجموعة البيانات وتطبيقات مجموعة البيانات.

Link to this sectionكيف يمكنني تدريب نموذج YOLO26 باستخدام مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟#

يمكنك تدريب نموذج YOLO26 على مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية باستخدام ملف الإعدادات african-wildlife.yaml. فيما يلي مثال لكيفية تدريب نموذج YOLO26n لمدة 100 دورة تدريبية بحجم صورة 640:

from ultralytics import YOLO

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

# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)

للحصول على معلمات وخيارات تدريب إضافية، راجع وثائق التدريب.

Link to this sectionأين يمكنني العثور على ملف إعدادات YAML لمجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟#

يمكن العثور على ملف إعدادات YAML لمجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، المسمى african-wildlife.yaml، على رابط GitHub هذا. يحدد هذا الملف إعدادات مجموعة البيانات، بما في ذلك المسارات، والفئات، وتفاصيل أخرى حاسمة لتدريب نماذج تعلم الآلة. راجع قسم YAML مجموعة البيانات لمزيد من التفاصيل.

Link to this sectionهل يمكنني رؤية صور نموذجية وتعليقات توضيحية من مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟#

نعم، تتضمن مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية مجموعة واسعة من الصور التي تعرض أنواعاً متنوعة من الحيوانات في بيئاتها الطبيعية. يمكنك عرض صور نموذجية وتعليقاتها التوضيحية المقابلة في قسم الصور النموذجية والتعليقات التوضيحية. يوضح هذا القسم أيضاً استخدام أسلوب التفسيف (mosaicing) لدمج صور متعددة في صورة واحدة من أجل إثراء تنوع الدفعة، مما يعزز قدرة النموذج على التعميم.

Link to this sectionكيف يمكن استخدام مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية لدعم الحفاظ على الحياة البرية والبحوث؟#

تعد مجموعة بيانات African Wildlife مثالية لدعم الحفاظ على الحياة البرية والأبحاث من خلال تمكين تدريب وتقييم النماذج لتحديد الحياة البرية الأفريقية في بيئات مختلفة. يمكن لهذه النماذج المساعدة في مراقبة أعداد الحيوانات، ودراسة سلوكها، وتحديد احتياجات الحفاظ عليها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام مجموعة البيانات لأغراض تعليمية، مما يساعد الطلاب والباحثين على فهم خصائص وسلوكيات أنواع الحيوانات المختلفة. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل في قسم التطبيقات.