مجموعة بيانات وضعية الكلب

مقدمة

The Ultralytics Dog-pose dataset is a high-quality and extensive dataset specifically curated for dog keypoint estimation. With 6,773 training images and 1,703 test images, this dataset provides a solid foundation for training robust pose estimation models. Each annotated image includes 24 keypoints with 3 dimensions per keypoint (x, y, visibility), making it a valuable resource for advanced research and development in computer vision.

This dataset is intended for use with Ultralytics HUB and YOLO11.

مجموعة البيانات YAML

يُستخدم ملف YAML (لغة ترميز أخرى) لتحديد تكوين مجموعة البيانات. وهو يتضمن المسارات وتفاصيل النقاط الرئيسية وغيرها من المعلومات ذات الصلة. في حالة مجموعة بيانات وضعية الكلب، فإن ملف dog-pose.yaml is available at https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/dog-pose.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# Dogs dataset http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ by Stanford
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/dog-pose/
# Example usage: yolo train data=dog-pose.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── dog-pose  ← downloads here (337 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: ../datasets/dog-pose # dataset root dir
train: train # train images (relative to 'path') 6773 images
val: val # val images (relative to 'path') 1703 images

# Keypoints
kpt_shape: [24, 3] # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)

# Classes
names:
  0: dog

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/dog-pose.zip

استخدام

To train a YOLO11n-pose model on the Dog-pose dataset for 100 epochs with an image size of 640, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-pose.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo pose train data=dog-pose.yaml model=yolo11n-pose.pt epochs=100 imgsz=640

عينة من الصور والتعليقات التوضيحية

فيما يلي بعض الأمثلة لصور من مجموعة بيانات وضعية الكلب، إلى جانب التعليقات التوضيحية المقابلة لها:

• صورة فسيفسائية: توضح هذه الصورة دفعة تدريب مكونة من صور مجموعة بيانات فسيفسائية. الفسيفساء هي تقنية تستخدم أثناء التدريب تجمع بين صور متعددة في صورة واحدة لزيادة تنوع الكائنات والمشاهد داخل كل دفعة تدريب. يساعد هذا في تحسين قدرة النموذج على التعميم على أحجام الكائنات المختلفة ونسب العرض إلى الارتفاع والسياقات.

يعرض المثال تنوع وتعقيد الصور في مجموعة بيانات وضعية الكلب وفوائد استخدام الفسيفساء أثناء عملية التدريب.

الاستشهادات والشكر

إذا كنت تستخدم مجموعة بيانات Dog-pose في عملك البحثي أو التطويري، يُرجى الاستشهاد بالورقة التالية:

@inproceedings{khosla2011fgvc,
  title={Novel dataset for Fine-Grained Image Categorization},
  author={Aditya Khosla and Nityananda Jayadevaprakash and Bangpeng Yao and Li Fei-Fei},
  booktitle={First Workshop on Fine-Grained Visual Categorization (FGVC), IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2011}
}
@inproceedings{deng2009imagenet,
  title={ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database},
  author={Jia Deng and Wei Dong and Richard Socher and Li-Jia Li and Kai Li and Li Fei-Fei},
  booktitle={IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2009}
}

We would like to acknowledge the Stanford team for creating and maintaining this valuable resource for the computer vision community. For more information about the Dog-pose dataset and its creators, visit the Stanford Dogs Dataset website.

الأسئلة المتداولة

ما هي مجموعة بيانات وضعية الكلب، وكيف يتم استخدامها مع Ultralytics YOLO11؟

The Dog-Pose dataset features 6,000 images annotated with 17 keypoints for dog pose estimation. Ideal for training and validating models with Ultralytics YOLO11, it supports applications like animal behavior analysis and veterinary studies.

كيف أقوم بتدريب نموذج YOLO11 باستخدام مجموعة بيانات وضعية الكلب في Ultralytics ؟

لتدريب نموذج YOLO11n-pose على مجموعة بيانات وضعية الكلب لـ 100 حلقة تدريبية بحجم صورة 640، اتبع هذه الأمثلة:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-pose.pt")

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

yolo pose train data=dog-pose.yaml model=yolo11n-pose.pt epochs=100 imgsz=640

للحصول على قائمة شاملة بحجج التدريب، راجع صفحة التدريب النموذجي.

ما هي فوائد استخدام مجموعة بيانات وضعية الكلب؟

تقدم مجموعة بيانات وضعية الكلب العديد من الفوائد:

Large and Diverse Dataset: With 6,000 images, it provides a substantial amount of data covering a wide range of dog poses, breeds, and contexts, enabling robust model training and evaluation.

Pose-specific Annotations: Offers detailed annotations for pose estimation, ensuring high-quality data for training pose detection models.

Real-World Scenarios: Includes images from varied environments, enhancing the model's ability to generalize to real-world applications.

Model Performance Improvement: The diversity and scale of the dataset help improve model accuracy and robustness, particularly for tasks involving fine-grained pose estimation.

لمعرفة المزيد حول ميزاته واستخداماته، راجع قسم مقدمة مجموعة البيانات.

كيف تفيد الفسيفساء في عملية تدريب YOLO11 باستخدام مجموعة بيانات وضعية الكلب؟

Mosaicing, as illustrated in the sample images from the Dog-pose dataset, merges multiple images into a single composite, enriching the diversity of objects and scenes in each training batch. This approach enhances the model's capacity to generalize across different object sizes, aspect ratios, and contexts, leading to improved performance. For example images, refer to the Sample Images and Annotations section.

أين يمكنني العثور على ملف YAML الخاص بمجموعة بيانات وضع الكلب وكيف يمكنني استخدامه؟

The Dog-pose dataset YAML file can be found here. This file defines the dataset configuration, including paths, classes, and other relevant information. Use this file with the YOLO11 training scripts as mentioned in the Train Example section.

للمزيد من الأسئلة الشائعة والوثائق التفصيلية، يرجى زيارة الموقع الإلكتروني Ultralytics Documentation.

📅 Created 3 days ago ✏️ Updated 3 days ago

التعليقات