Visión general de los conjuntos de datos de clasificación de imágenes

Estructura del conjunto de datos para las tareas de clasificación YOLO

Para Ultralytics YOLO tareas de clasificación, el conjunto de datos debe organizarse en una estructura específica de división-dirección bajo la root para facilitar los procesos adecuados de formación, prueba y validación opcional. Esta estructura incluye directorios separados para la formación (train) y pruebas (test), con un directorio opcional para la validación (val).

Cada uno de estos directorios debe contener un subdirectorio por cada clase del conjunto de datos. Los subdirectorios llevan el nombre de la clase correspondiente y contienen todas las imágenes de esa clase. Asegúrate de que cada archivo de imagen tenga un nombre único y se almacene en un formato común, como JPEG o PNG.

Ejemplo de estructura de carpetas

Considera como ejemplo el conjunto de datos CIFAR-10. La estructura de carpetas debería ser la siguiente

cifar-10-/
|
|-- train/
|   |-- airplane/
|   |   |-- 10008_airplane.png
|   |   |-- 10009_airplane.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- automobile/
|   |   |-- 1000_automobile.png
|   |   |-- 1001_automobile.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- bird/
|   |   |-- 10014_bird.png
|   |   |-- 10015_bird.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- ...
|
|-- test/
|   |-- airplane/
|   |   |-- 10_airplane.png
|   |   |-- 11_airplane.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- automobile/
|   |   |-- 100_automobile.png
|   |   |-- 101_automobile.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- bird/
|   |   |-- 1000_bird.png
|   |   |-- 1001_bird.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- ...
|
|-- val/ (optional)
|   |-- airplane/
|   |   |-- 105_airplane.png
|   |   |-- 106_airplane.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- automobile/
|   |   |-- 102_automobile.png
|   |   |-- 103_automobile.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- bird/
|   |   |-- 1045_bird.png
|   |   |-- 1046_bird.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- ...

Este enfoque estructurado garantiza que el modelo pueda aprender eficazmente de clases bien organizadas durante la fase de entrenamiento y evaluar con precisión el rendimiento durante las fases de prueba y validación.

Utilización

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-cls.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=path/to/data model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=640

Conjuntos de datos compatibles

Ultralytics admite los siguientes conjuntos de datos con descarga automática:

• Caltech 101: Un conjunto de datos que contiene imágenes de 101 categorías de objetos para tareas de clasificación de imágenes.
• Caltech 256: Una versión ampliada de Caltech 101 con 256 categorías de objetos e imágenes más desafiantes.
• CIFAR-10: Un conjunto de datos de 60.000 imágenes en color de 32x32 en 10 clases, con 6.000 imágenes por clase.
• CIFAR-100: Una versión ampliada de CIFAR-10 con 100 categorías de objetos y 600 imágenes por clase.
• Moda-MNIST: Un conjunto de datos formado por 70.000 imágenes en escala de grises de 10 categorías de moda para tareas de clasificación de imágenes.
• ImageNet: Un conjunto de datos a gran escala para la detección de objetos y la clasificación de imágenes con más de 14 millones de imágenes y 20.000 categorías.
• ImageNet-10: Un subconjunto más pequeño de ImageNet con 10 categorías para una experimentación y unas pruebas más rápidas.
• Imagenette: Un subconjunto más pequeño de ImageNet que contiene 10 clases fácilmente distinguibles para agilizar el entrenamiento y las pruebas.
• Imagewoof: Un subconjunto más desafiante de ImageNet que contiene 10 categorías de razas de perros para tareas de clasificación de imágenes.
• MNIST: Un conjunto de datos de 70.000 imágenes en escala de grises de dígitos manuscritos para tareas de clasificación de imágenes.

Añadir tu propio conjunto de datos

Si tienes tu propio conjunto de datos y quieres utilizarlo para entrenar modelos de clasificación con Ultralytics, asegúrate de que sigue el formato especificado anteriormente en "Formato del conjunto de datos" y luego apunta tu data al directorio del conjunto de datos.

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