Caltech-256-Datensatz

Der Caltech-256-Datensatz ist eine umfangreiche Sammlung von Bildern, die für Objektklassifizierungsaufgaben verwendet werden. Sie enthält rund 30.000 Bilder, die in 257 Kategorien unterteilt sind (256 Objektkategorien und 1 Hintergrundkategorie). Die Bilder wurden sorgfältig kuratiert und kommentiert, um einen anspruchsvollen und vielfältigen Maßstab für Objekterkennungsalgorithmen zu bieten.

Pass auf: How to Train Bildklassifizierung Model using Caltech-256 Dataset with Ultralytics HUB

Hauptmerkmale

• Der Caltech-256-Datensatz umfasst rund 30.000 Farbbilder, die in 257 Kategorien unterteilt sind.
• Jede Kategorie enthält mindestens 80 Bilder.
• Die Kategorien umfassen eine Vielzahl von Gegenständen aus der realen Welt, darunter Tiere, Fahrzeuge, Haushaltsgegenstände und Menschen.
• Die Bilder sind von unterschiedlicher Größe und Auflösung.
• Caltech-256 wird häufig zum Trainieren und Testen im Bereich des maschinellen Lernens verwendet, insbesondere für Aufgaben der Objekterkennung.

Struktur des Datensatzes

Wie bei Caltech-101 gibt es auch beim Caltech-256-Datensatz keine formale Aufteilung zwischen Trainings- und Testsätzen. In der Regel erstellen die Nutzerinnen und Nutzer ihre eigene Aufteilung nach ihren eigenen Bedürfnissen. Eine gängige Praxis ist es, eine zufällige Teilmenge von Bildern für das Training und die restlichen Bilder für die Tests zu verwenden.

Anwendungen

The Caltech-256 dataset is extensively used for training and evaluating deep learning models in object recognition tasks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and various other machine learning algorithms. Its diverse set of categories and high-quality images make it an invaluable dataset for research and development in the field of machine learning and computer vision.

Verwendung

Um ein YOLO Modell auf dem Caltech-256-Datensatz für 100 Epochen zu trainieren, kannst du die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente findest du auf der Seite Modelltraining.

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 Anmerkungen

Der Caltech-256-Datensatz enthält qualitativ hochwertige Farbbilder von verschiedenen Objekten und bietet damit einen umfassenden Datensatz für Objekterkennungsaufgaben. Hier sind einige Beispiele für Bilder aus dem Datensatz(Credit):

Das Beispiel zeigt die Vielfalt und Komplexität der Objekte im Caltech-256-Datensatz und verdeutlicht, wie wichtig ein vielfältiger Datensatz für das Training robuster Objekterkennungsmodelle ist.

Zitate und Danksagungen

Wenn du den Caltech-256-Datensatz in deiner Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwendest, zitiere bitte das folgende Dokument:

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

We would like to acknowledge Gregory Griffin, Alex Holub, and Pietro Perona for creating and maintaining the Caltech-256 dataset as a valuable resource for the machine learning and computer vision research community. For more information about the

Caltech-256-Datensatz und seine Ersteller findest du auf der Website des Caltech-256-Datensatzes.

FAQ

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

Der Caltech-256-Datensatz ist ein großer Bilddatensatz, der hauptsächlich für Objektklassifizierungsaufgaben beim maschinellen Lernen und beim Computer Vision verwendet wird. Er besteht aus rund 30.000 Farbbildern, die in 257 Kategorien eingeteilt sind und eine breite Palette von Objekten aus der realen Welt abdecken. Die vielfältigen und qualitativ hochwertigen Bilder des Datensatzes machen ihn zu einem ausgezeichneten Maßstab für die Bewertung von Objekterkennungsalgorithmen, was für die Entwicklung robuster Modelle für maschinelles Lernen entscheidend ist.

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

To train a YOLO model on the Caltech-256 dataset for 100 epochs, you can use the following code snippets. Refer to the model Training page for additional options.

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 häufigsten Anwendungsfälle für den Caltech-256-Datensatz?

Der Caltech-256-Datensatz wird häufig für verschiedene Aufgaben der Objekterkennung verwendet, zum Beispiel für die

• Training Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Evaluating the performance of Support Vector Machines (SVMs)
• Benchmarking neuer Deep Learning-Algorithmen
• Developing object detection models using frameworks like Ultralytics YOLO

Seine Vielfalt und seine umfassenden Anmerkungen machen es ideal für die Forschung und Entwicklung in den Bereichen maschinelles Lernen und Computer Vision.

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

Der Caltech-256-Datensatz wird nicht mit einer vordefinierten Aufteilung für Training und Tests geliefert. In der Regel erstellen die Nutzerinnen und Nutzer ihre eigene Aufteilung nach ihren spezifischen Bedürfnissen. Ein gängiger Ansatz ist die zufällige Auswahl einer Teilmenge von Bildern für das Training und die Verwendung der restlichen Bilder für die Tests. Diese Flexibilität ermöglicht es den Nutzern, den Datensatz an ihre spezifischen Projektanforderungen und Versuchsaufbauten anzupassen.

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

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

• Hohe Genauigkeit: Die Modelle von YOLO sind für ihre hervorragende Leistung bei der Objekterkennung bekannt.
• Schnelligkeit: Sie bieten Echtzeit-Inferenzmöglichkeiten und eignen sich daher für Anwendungen, die schnelle Vorhersagen erfordern.
• Einfacher Gebrauch: Mit Ultralytics HUB können Nutzer/innen Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse trainieren, validieren und einsetzen.
• Vortrainierte Modelle: Ausgehend von vortrainierten Modellen, wie yolo11n-cls.pt, can significantly reduce training time and improve model accuracy.

Weitere Details findest du in unserem umfassenden Ausbildungsleitfaden.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 10 days ago

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