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Ensemble de données Caltech-101

L'ensemble de données Caltech-101 est un ensemble de données largement utilisé pour les tâches de reconnaissance d'objets, contenant environ 9 000 images de 101 catégories d'objets. Les catégories ont été choisies pour refléter une variété d'objets du monde réel, et les images elles-mêmes ont été soigneusement sélectionnées et annotées pour fournir une référence difficile aux algorithmes de reconnaissance d'objets.

Caractéristiques principales

  • L'ensemble de données Caltech-101 comprend environ 9 000 images couleur réparties en 101 catégories.
  • Les catégories englobent une grande variété d'objets, notamment des animaux, des véhicules, des articles ménagers et des personnes.
  • Le nombre d'images par catégorie varie, avec environ 40 à 800 images dans chaque catégorie.
  • Les images sont de taille variable, la plupart d'entre elles étant de résolution moyenne.
  • Caltech-101 est largement utilisé pour la formation et les tests dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier pour les tâches de reconnaissance d'objets.

Structure de l'ensemble de données

Contrairement à de nombreux autres ensembles de données, l'ensemble de données Caltech-101 n'est pas formellement divisé en ensembles de formation et de test. Les utilisateurs créent généralement leurs propres divisions en fonction de leurs besoins spécifiques. Cependant, une pratique courante consiste à utiliser un sous-ensemble aléatoire d'images pour l'entraînement (par exemple, 30 images par catégorie) et les images restantes pour les tests.

Applications

L'ensemble de données Caltech-101 est largement utilisé pour la formation et l'évaluation de modèles d'apprentissage profond dans les tâches de reconnaissance d'objets, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les machines à vecteurs de support (SVM) et divers autres algorithmes d'apprentissage automatique. Sa grande variété de catégories et ses images de haute qualité en font un excellent ensemble de données pour la recherche et le développement dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur.

Utilisation

Pour entraîner un modèle YOLO sur l'ensemble de données Caltech-101 pendant 100 époques, tu peux utiliser les extraits de code suivants. Pour obtenir une liste complète des arguments disponibles, reporte-toi à la page Formation du modèle.

Exemple de train

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='caltech101', epochs=100, imgsz=416)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=caltech101 model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=416

Exemples d'images et d'annotations

L'ensemble de données Caltech-101 contient des images couleur de haute qualité de divers objets, ce qui constitue un ensemble de données bien structuré pour les tâches de reconnaissance d'objets. Voici quelques exemples d'images tirées de l'ensemble de données :

Image de l'échantillon du jeu de données

L'exemple présente la variété et la complexité des objets de l'ensemble de données Caltech-101, soulignant l'importance d'un ensemble de données diversifié pour former des modèles de reconnaissance d'objets robustes.

Citations et remerciements

Si tu utilises le jeu de données Caltech-101 dans tes travaux de recherche ou de développement, merci de citer l'article suivant :

@article{fei2007learning,
  title={Learning generative visual models from few training examples: An incremental Bayesian approach tested on 101 object categories},
  author={Fei-Fei, Li and Fergus, Rob and Perona, Pietro},
  journal={Computer vision and Image understanding},
  volume={106},
  number={1},
  pages={59--70},
  year={2007},
  publisher={Elsevier}
}

Nous tenons à remercier Li Fei-Fei, Rob Fergus et Pietro Perona pour la création et la maintenance de l'ensemble de données Caltech-101, qui constitue une ressource précieuse pour la communauté des chercheurs en apprentissage automatique et en vision par ordinateur. Pour plus d'informations sur l'ensemble de données Caltech-101 et ses créateurs, visite le site Web de l'ensemble de données Caltech-101.



Créé le 2023-11-12, Mis à jour le 2023-11-22
Auteurs : glenn-jocher (3)

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