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Caltech-256-Datensatz

Der Caltech-256-Datensatz ist eine umfangreiche Sammlung von Bildern, die fĂŒr Objektklassifizierungsaufgaben verwendet werden. Sie enthĂ€lt rund 30 000 Bilder, die in 257 Kategorien unterteilt sind (256 Objektkategorien und 1 Hintergrundkategorie). Die Bilder wurden sorgfĂ€ltig kuratiert und kommentiert, um einen anspruchsvollen und vielfĂ€ltigen Maßstab fĂŒr Objekterkennungsalgorithmen zu bieten.



Beobachten: Wie man trainiert Bild-Klassifizierung Modell mit Caltech-256-Datensatz und Ultralytics HUB

Wesentliche Merkmale

  • Der Caltech-256-Datensatz umfasst rund 30.000 Farbbilder, die in 257 Kategorien unterteilt sind.
  • Jede Kategorie enthĂ€lt mindestens 80 Bilder.
  • Die Kategorien umfassen eine Vielzahl von Objekten aus der realen Welt, darunter Tiere, Fahrzeuge, HaushaltsgegenstĂ€nde und Menschen.
  • Die Bilder sind von unterschiedlicher GrĂ¶ĂŸe und Auflösung.
  • Caltech-256 wird hĂ€ufig zum Trainieren und Testen im Bereich des maschinellen Lernens verwendet, insbesondere fĂŒr Aufgaben der Objekterkennung.

Struktur des Datensatzes

Wie bei Caltech-101 gibt es auch beim Caltech-256-Datensatz keine formale Aufteilung zwischen Trainings- und TestsĂ€tzen. Die Benutzer erstellen in der Regel ihre eigene Aufteilung entsprechend ihren spezifischen Anforderungen. Eine gĂ€ngige Praxis ist es, eine zufĂ€llige Teilmenge von Bildern fĂŒr das Training und die restlichen Bilder fĂŒr die Tests zu verwenden.

Anwendungen

Der Caltech-256-Datensatz wird ausgiebig fĂŒr das Training und die Bewertung von Deep-Learning-Modellen bei Objekterkennungsaufgaben verwendet, wie z. B. Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs) und verschiedene andere Algorithmen fĂŒr maschinelles Lernen. Seine vielfĂ€ltigen Kategorien und qualitativ hochwertigen Bilder machen ihn zu einem unschĂ€tzbaren Datensatz fĂŒr die Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der Computer Vision.

Verwendung

Um ein YOLO -Modell auf dem Caltech-256-Datensatz fĂŒr 100 Epochen zu trainieren, können Sie die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfĂŒgbaren Argumente finden Sie auf der Seite Modelltraining.

Beispiel fĂŒr einen Zug

from ultralytics import YOLO

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

# Train the model
results = model.train(data="caltech256", epochs=100, imgsz=416)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo classify train data=caltech256 model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=416

Beispielbilder und -kommentare

Der Caltech-256-Datensatz enthĂ€lt qualitativ hochwertige Farbbilder von verschiedenen Objekten und bietet damit einen umfassenden Datensatz fĂŒr Aufgaben der Objekterkennung. Hier sind einige Beispiele von Bildern aus dem Datensatz(Kredit):

Datensatz Beispielbild

Das Beispiel zeigt die Vielfalt und KomplexitĂ€t der Objekte im Caltech-256-Datensatz und unterstreicht die Bedeutung eines vielfĂ€ltigen Datensatzes fĂŒr das Training robuster Objekterkennungsmodelle.

Zitate und Danksagungen

Wenn Sie den Caltech-256-Datensatz in Ihrer Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwenden, zitieren Sie bitte das folgende Dokument:

@article{griffin2007caltech,
         title={Caltech-256 object category dataset},
         author={Griffin, Gregory and Holub, Alex and Perona, Pietro},
         year={2007}
}

Wir möchten Gregory Griffin, Alex Holub und Pietro Perona dafĂŒr danken, dass sie den Caltech-256-Datensatz als wertvolle Ressource fĂŒr die Forschungsgemeinschaft im Bereich des maschinellen Lernens und der Computer Vision erstellt und gepflegt haben. FĂŒr weitere Informationen ĂŒber den

Caltech-256-Datensatz und seine Schöpfer finden Sie auf der Website des Caltech-256-Datensatzes.

FAQ

Was ist der Caltech-256-Datensatz und warum ist er fĂŒr maschinelles Lernen wichtig?

Der Caltech-256-Datensatz ist ein großer Bilddatensatz, der in erster Linie fĂŒr Objektklassifizierungsaufgaben beim maschinellen Lernen und beim Computersehen verwendet wird. Er besteht aus rund 30.000 Farbbildern, die in 257 Kategorien eingeteilt sind und ein breites Spektrum von Objekten aus der realen Welt abdecken. Die vielfĂ€ltigen und qualitativ hochwertigen Bilder des Datensatzes machen ihn zu einem hervorragenden Maßstab fĂŒr die Bewertung von Objekterkennungsalgorithmen, was fĂŒr die Entwicklung robuster Modelle fĂŒr maschinelles Lernen entscheidend ist.

Wie kann ich ein YOLO -Modell auf dem Caltech-256-Datensatz mit Python oder CLI trainieren?

Um ein YOLO -Modell auf dem Caltech-256-Datensatz fĂŒr 100 Epochen zu trainieren, können Sie die folgenden Codeschnipsel verwenden. Weitere Optionen finden Sie auf der Seite Modelltraining.

Beispiel fĂŒr einen Zug

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")  # load a pretrained model

# Train the model
results = model.train(data="caltech256", epochs=100, imgsz=416)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo classify train data=caltech256 model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=416

Was sind die hĂ€ufigsten AnwendungsfĂ€lle fĂŒr den Caltech-256-Datensatz?

Der Caltech-256-Datensatz wird hĂ€ufig fĂŒr verschiedene Aufgaben der Objekterkennung verwendet, z. B:

Durch seine Vielfalt und seine umfassenden Anmerkungen ist es ideal fĂŒr die Forschung und Entwicklung in den Bereichen maschinelles Lernen und Computer Vision.

Wie ist der Caltech-256-Datensatz strukturiert und fĂŒr Training und Tests aufgeteilt?

Der Caltech-256-Datensatz wird nicht mit einer vordefinierten Aufteilung fĂŒr Training und Test geliefert. Die Benutzer erstellen in der Regel ihre eigenen Aufteilungen entsprechend ihren spezifischen Anforderungen. Ein gĂ€ngiger Ansatz ist die zufĂ€llige Auswahl einer Teilmenge von Bildern fĂŒr das Training und die Verwendung der restlichen Bilder fĂŒr die Tests. Diese FlexibilitĂ€t ermöglicht es den Benutzern, den Datensatz an ihre spezifischen Projektanforderungen und Versuchsaufbauten anzupassen.

Warum sollte ich Ultralytics YOLO fĂŒr das Training von Modellen auf dem Caltech-256-Datensatz verwenden?

Ultralytics YOLO Modelle bieten mehrere Vorteile fĂŒr das Training mit dem Caltech-256-Datensatz:

  • Hohe Genauigkeit: Die Modelle von YOLO sind fĂŒr ihre hervorragende Leistung bei der Objekterkennung bekannt.
  • Schnelligkeit: Sie bieten Echtzeit-Inferenzfunktionen und eignen sich daher fĂŒr Anwendungen, die schnelle Vorhersagen erfordern.
  • Benutzerfreundlichkeit: Mit Ultralytics HUB können Benutzer Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse trainieren, validieren und einsetzen.
  • Vortrainierte Modelle: Ausgehend von vortrainierten Modellen, wie yolo11n-cls.ptkann die Trainingszeit erheblich verkĂŒrzen und das Modell verbessern. Genauigkeit.

Weitere Einzelheiten finden Sie in unserem umfassenden Schulungshandbuch.

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏ Aktualisiert vor 2 Monaten

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