Conjunto de datos Moda-MNIST

El conjunto de datos Moda-MNIST es una base de datos de imágenes de artículos de Zalando que consta de un conjunto de entrenamiento de 60.000 ejemplos y un conjunto de prueba de 10.000 ejemplos. Cada ejemplo es una imagen en escala de grises de 28x28, asociada a una etiqueta de entre 10 clases. El objetivo de Fashion-MNIST es sustituir directamente al conjunto de datos MNIST original para evaluar algoritmos de aprendizaje automático.

Características principales

• Fashion-MNIST contiene 60.000 imágenes de entrenamiento y 10.000 imágenes de prueba de imágenes de artículos de Zalando.
• El conjunto de datos consta de imágenes en escala de grises de tamaño 28x28 píxeles.
• Cada píxel tiene asociado un único valor de píxel, que indica la claridad u oscuridad de ese píxel, y los números más altos significan más oscuro. Este valor de píxel es un número entero comprendido entre 0 y 255.
• Fashion-MNIST se utiliza ampliamente para entrenar y probar en el campo del aprendizaje automático, especialmente para tareas de clasificación de imágenes.

Estructura del conjunto de datos

El conjunto de datos Moda-MNIST se divide en dos subconjuntos:

1. Conjunto de entrenamiento: Este subconjunto contiene 60.000 imágenes utilizadas para entrenar modelos de aprendizaje automático.
2. Conjunto de pruebas: Este subconjunto consta de 10.000 imágenes utilizadas para probar y evaluar los modelos entrenados.

Etiquetas

A cada ejemplo de entrenamiento y de prueba se le asigna una de las siguientes etiquetas:

1. Camiseta/top
2. Pantalones
3. Jersey
4. Vestido
5. Abrigo
6. Sandalia
7. Camisa
8. Zapatilla
9. Bolsa
10. Botín

Aplicaciones

El conjunto de datos Moda-MNIST se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo en tareas de clasificación de imágenes, como redes neuronales convolucionales (CNN), máquinas de vectores de soporte (SVM) y otros algoritmos de aprendizaje automático. El formato sencillo y bien estructurado del conjunto de datos lo convierte en un recurso esencial para investigadores y profesionales del campo del aprendizaje automático y la visión por ordenador.

Utilización

Para entrenar un modelo CNN en el conjunto de datos Moda-MNIST durante 100 épocas con un tamaño de imagen de 28x28, puedes utilizar los siguientes fragmentos de código. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la página Entrenamiento del modelo.

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='fashion-mnist', epochs=100, imgsz=28)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=fashion-mnist model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=28

Ejemplos de imágenes y anotaciones

El conjunto de datos Moda-MNIST contiene imágenes en escala de grises de las imágenes de los artículos de Zalando, lo que proporciona un conjunto de datos bien estructurado para tareas de clasificación de imágenes. Aquí tienes algunos ejemplos de imágenes del conjunto de datos:

El ejemplo muestra la variedad y complejidad de las imágenes del conjunto de datos Moda-MNIST, lo que pone de relieve la importancia de un conjunto de datos diverso para entrenar modelos robustos de clasificación de imágenes.

Agradecimientos

Si utilizas el conjunto de datos Moda-MNIST en tu trabajo de investigación o desarrollo, por favor, reconoce el conjunto de datos enlazando al repositorio GitHub. Este conjunto de datos ha sido facilitado por Zalando Research.

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