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Roboflow Conjunto de datos de segmentaci贸n del universo Carparts

El Roboflow Carparts Segmentation Dataset es una colecci贸n curada de im谩genes y v铆deos dise帽ados para aplicaciones de visi贸n por ordenador, centrada espec铆ficamente en tareas de segmentaci贸n relacionadas con piezas de autom贸viles. Este conjunto de datos proporciona un conjunto diverso de im谩genes capturadas desde m煤ltiples perspectivas, ofreciendo valiosos ejemplos anotados para entrenar y probar modelos de segmentaci贸n.

Tanto si trabajas en investigaci贸n automovil铆stica, como si desarrollas soluciones de IA para el mantenimiento de veh铆culos o exploras aplicaciones de visi贸n por ordenador, el Conjunto de datos de segmentaci贸n de Carparts es un valioso recurso para mejorar la precisi贸n y la eficacia de tus proyectos.



Observa: Segmentaci贸n de instancias de Carparts mediante Ultralytics HUB

Estructura del conjunto de datos

La distribuci贸n de los datos en el Conjunto de Datos de Segmentaci贸n de Carparts se organiza como se indica a continuaci贸n:

  • Conjunto de entrenamiento: Incluye 3156 im谩genes, cada una acompa帽ada de sus correspondientes anotaciones.
  • Conjunto de pruebas: Consta de 276 im谩genes, cada una emparejada con sus respectivas anotaciones.
  • Conjunto de validaci贸n: Consta de 401 im谩genes, cada una con sus correspondientes anotaciones.

Aplicaciones

La segmentaci贸n de piezas de autom贸vil encuentra aplicaciones en el control de calidad de la automoci贸n, la reparaci贸n de autom贸viles, la catalogaci贸n del comercio electr贸nico, la supervisi贸n del tr谩fico, los veh铆culos aut贸nomos, el procesamiento de seguros, el reciclaje y las iniciativas de ciudades inteligentes. Agiliza los procesos identificando y categorizando con precisi贸n los distintos componentes de los veh铆culos, contribuyendo a la eficiencia y la automatizaci贸n en diversas industrias.

Conjunto de datos YAML

Se utiliza un archivo YAML (Yet Another Markup Language) para definir la configuraci贸n del conjunto de datos. Contiene informaci贸n sobre las rutas del conjunto de datos, las clases y otra informaci贸n relevante. En el caso del conjunto de datos Segmentaci贸n de paquetes, el archivo carparts-seg.yaml se mantiene en https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/carparts-seg.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/partes-seg.yaml

# Ultralytics YOLO 馃殌, AGPL-3.0 license
# Carparts-seg dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/carparts-seg/
# Example usage: yolo train data=carparts-seg.yaml
# parent
# 鈹溾攢鈹 ultralytics
# 鈹斺攢鈹 datasets
#     鈹斺攢鈹 carparts-seg  鈫 downloads here (132 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/carparts-seg # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 3516 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 276 images
test: test/images # test images (relative to 'path') 401 images

# Classes
names:
  0: back_bumper
  1: back_door
  2: back_glass
  3: back_left_door
  4: back_left_light
  5: back_light
  6: back_right_door
  7: back_right_light
  8: front_bumper
  9: front_door
  10: front_glass
  11: front_left_door
  12: front_left_light
  13: front_light
  14: front_right_door
  15: front_right_light
  16: hood
  17: left_mirror
  18: object
  19: right_mirror
  20: tailgate
  21: trunk
  22: wheel

# Download script/URL (optional)
download: https://ultralytics.com/assets/carparts-seg.zip

Utilizaci贸n

Para entrenar el modelo Ultralytics YOLOv8n en el conjunto de datos Segmentaci贸n de Carparts durante 100 茅pocas con un tama帽o de imagen de 640, puedes utilizar los siguientes fragmentos de c贸digo. Para obtener una lista completa de los argumentos disponibles, consulta la p谩gina Entrenamiento del modelo.

Ejemplo de tren

from ultralytics import YOLO

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

# Train the model
results = model.train(data="carparts-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo segment train data=carparts-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640

Muestra de datos y anotaciones

El conjunto de datos de Segmentaci贸n de Carparts incluye una variada gama de im谩genes y v铆deos tomados desde diversas perspectivas. A continuaci贸n, encontrar谩s ejemplos de datos del conjunto de datos junto con sus correspondientes anotaciones:

Imagen de muestra del conjunto de datos

  • Esta imagen ilustra la segmentaci贸n de objetos dentro de una muestra, con cuadros delimitadores anotados con m谩scaras alrededor de los objetos identificados. El conjunto de datos consiste en un variado conjunto de im谩genes capturadas en diversas ubicaciones, entornos y densidades, que sirve como recurso exhaustivo para elaborar modelos espec铆ficos para esta tarea.
  • Este caso pone de manifiesto la diversidad y complejidad inherentes al conjunto de datos, y subraya el papel crucial de los datos de alta calidad en las tareas de visi贸n por ordenador, especialmente en el 谩mbito de la segmentaci贸n de piezas de autom贸viles.

Citas y agradecimientos

Si integras el conjunto de datos de Segmentaci贸n de Carparts en tus proyectos de investigaci贸n o desarrollo, haz referencia al siguiente documento:

   @misc{ car-seg-un1pm_dataset,
        title = { car-seg Dataset },
        type = { Open Source Dataset },
        author = { Gianmarco Russo },
        howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/gianmarco-russo-vt9xr/car-seg-un1pm } },
        url = { https://universe.roboflow.com/gianmarco-russo-vt9xr/car-seg-un1pm },
        journal = { Roboflow Universe },
        publisher = { Roboflow },
        year = { 2023 },
        month = { nov },
        note = { visited on 2024-01-24 },
    }

Extendemos nuestro agradecimiento al equipo de Roboflow por su dedicaci贸n en el desarrollo y la gesti贸n del conjunto de datos de Segmentaci贸n de Piezas de Coche, un valioso recurso para el mantenimiento de veh铆culos y los proyectos de investigaci贸n. Para obtener m谩s informaci贸n sobre el conjunto de datos Segmentaci贸n de piezas de autom贸viles y sus creadores, visita la P谩gina del conjunto de datos Segmentaci贸n de piezas de autom贸viles.



Creado 2024-01-25, Actualizado 2024-05-18
Autores: glenn-jocher (2), RizwanMunawar (2)

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