مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية

تعرض مجموعة البيانات هذه أربع فئات شائعة من الحيوانات الموجودة عادة في محميات الحياة البرية في جنوب أفريقيا. وهي تتضمن صوراً للحياة البرية الأفريقية مثل الجاموس والفيل ووحيد القرن والحمار الوحشي، مما يوفر رؤى قيمة حول خصائصها. تعد هذه المجموعة ضرورية لتدريب خوارزميات الرؤية الحاسوبية، وتساعد في التعرف على الحيوانات في بيئات متنوعة، من حدائق الحيوان إلى الغابات، وتدعم أبحاث الحياة البرية.

هيكل مجموعة البيانات

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

• مجموعة التدريب: تحتوي على 1052 صورة، مع التعليقات التوضيحية المقابلة لكل منها.
• مجموعة التحقق: تشمل 225 صورة، مع التعليقات التوضيحية المقترنة بها.
• مجموعة الاختبار: تتكون من 227 صورة، مع التعليقات التوضيحية المقترنة بها.

التطبيقات

يمكن تطبيق مجموعة البيانات هذه في مهام الرؤية الحاسوبية المختلفة مثل اكتشاف الكائنات وتتبع الكائنات والأبحاث. وعلى وجه التحديد، يمكن استخدامها لتدريب وتقييم النماذج للتعرف على كائنات الحياة البرية الأفريقية في الصور، وهو ما يمكن أن يكون له تطبيقات في الحفاظ على الحياة البرية، والبحوث البيئية، وجهود المراقبة في المحميات الطبيعية والمناطق المحمية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون مورداً قيماً للأغراض التعليمية، مما يمكّن الطلاب والباحثين من دراسة وفهم خصائص وسلوكيات أنواع الحيوانات المختلفة.

ملف YAML الخاص بمجموعة البيانات

يحدد ملف YAML (Yet Another Markup Language) تهيئة 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

الاستخدام

لتدريب نموذج YOLO26n على مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية لمدة 100 حقبة بحجم صورة 640، استخدم نماذج التعليمات البرمجية 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")

صور وعينات تعليقات توضيحية

تتألف مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية من مجموعة واسعة من الصور التي تعرض أنواعاً متنوعة من الحيوانات وموائلها الطبيعية. أدناه 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)، وهي تقنية تدريب، تجمع صوراً متعددة في صورة واحدة، مما يثري تنوع الدفعات. تساعد هذه الطريقة في 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 دمج التفسيف أثناء عملية التدريب.

الاقتباسات والترخيص والشكر

نود أن نشكر مؤلفة مجموعة البيانات الأصلية، Bianca Ferreira، على مشاركة مجموعة البيانات هذه مع المجتمع. قام فريق Ultralytics بتحديثها وتكييفها داخلياً بحيث يمكن استخدامها بسلاسة مع نماذج Ultralytics YOLO. تتوفر مجموعة البيانات هذه بموجب رخصة AGPL-3.0.

إذا كنت تستخدم مجموعة البيانات هذه في بحثك، يرجى 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}
}

الأسئلة الشائعة

ما هي مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية، وكيف يمكن استخدامها في مشاريع الرؤية الحاسوبية؟

تتضمن مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية صوراً لأربعة أنواع حيوانية شائعة موجودة في محميات الحياة البرية في جنوب أفريقيا: الجاموس، الفيل، وحيد القرن، والحمار الوحشي. إنها مورد قيم لتدريب خوارزميات الرؤية الحاسوبية في اكتشاف الكائنات والتعرف على الحيوانات. تدعم مجموعة البيانات مهاماً مختلفة مثل تتبع الكائنات والأبحاث وجهود الحفاظ على البيئة. لمزيد من المعلومات حول هيكلها وتطبيقاتها، راجع قسم هيكل مجموعة البيانات والتطبيقات الخاصة بمجموعة البيانات.

كيف يمكنني تدريب نموذج YOLO26 باستخدام مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟

يمكنك تدريب نموذج YOLO26 على مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية باستخدام ملف تهيئة african-wildlife.yaml. فيما يلي مثال لكيفية تدريب نموذج YOLO26n لمدة 100 حقبة 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.

أين يمكنني العثور على ملف تهيئة YAML الخاص بمجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية؟

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

هل يمكنني رؤية صور وعينات تعليقات 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 موائلها الطبيعية. يمكنك عرض صور العينات وتعليقاتها التوضيحية المقابلة في قسم الصور والتعليقات التوضيحية للعينات. يوضح هذا القسم أيضاً استخدام تقنية التفسيف لدمج صور متعددة في صورة واحدة لإثراء تنوع الدفعات، مما يعزز قدرة تعميم النموذج.

كيف يمكن استخدام مجموعة بيانات الحياة البرية الأفريقية لدعم الحفاظ على الحياة البرية والأبحاث؟

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