Set di dati ImageNette
Il set di dati ImageNette è un sottoinsieme del più ampio set di dati Imagenet, ma comprende solo 10 classi facilmente distinguibili. È stato creato per fornire una versione di Imagenet più rapida e facile da usare per lo sviluppo di software e per la didattica.
Caratteristiche principali
- ImageNette contiene immagini di 10 classi diverse come tinca, English springer, lettore di cassette, motosega, chiesa, corno francese, camion della spazzatura, pompa di benzina, palla da golf, paracadute.
- Il set di dati comprende immagini colorate di varie dimensioni.
- ImageNette è ampiamente utilizzato per l'addestramento e il test nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare per le attività di classificazione delle immagini.
Struttura del set di dati
Il set di dati ImageNette è suddiviso in due sottoinsiemi:
- Set di formazione: Questo sottoinsieme contiene diverse migliaia di immagini utilizzate per addestrare i modelli di apprendimento automatico. Il numero esatto varia a seconda della classe.
- Set di convalida: Questo sottoinsieme è composto da diverse centinaia di immagini utilizzate per la validazione e il benchmarking dei modelli addestrati. Anche in questo caso, il numero esatto varia a seconda della classe.
Applicazioni
Il dataset ImageNette è ampiamente utilizzato per l'addestramento e la valutazione di modelli di deep learning in compiti di classificazione delle immagini, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e vari altri algoritmi di apprendimento automatico. Il formato semplice del dataset e le classi ben selezionate lo rendono una risorsa utile sia per i principianti che per i professionisti esperti nel campo dell'apprendimento automatico e della visione artificiale.
Utilizzo
Per addestrare un modello sul dataset ImageNette per 100 epoch con un'immagine di dimensioni standard di 224x224, puoi utilizzare i seguenti frammenti di codice. Per un elenco completo degli argomenti disponibili, consulta la pagina di addestramento del modello.
Esempio di treno
Immagini di esempio e annotazioni
Il dataset ImageNette contiene immagini colorate di vari oggetti e scene, fornendo un set di dati diversificato per i compiti di classificazione delle immagini. Ecco alcuni esempi di immagini tratte dal dataset:
L'esempio mostra la varietà e la complessità delle immagini presenti nel dataset ImageNette, evidenziando l'importanza di un dataset diversificato per l'addestramento di solidi modelli di classificazione delle immagini.
ImageNette160 e ImageNette320
Per velocizzare la prototipazione e la formazione, il dataset ImageNette è disponibile anche in due dimensioni ridotte: ImageNette160 e ImageNette320. Questi dataset mantengono le stesse classi e la stessa struttura del dataset ImageNette completo, ma le immagini sono ridimensionate in una dimensione più piccola. Per questo motivo, queste versioni del set di dati sono particolarmente utili per i test preliminari dei modelli o quando le risorse di calcolo sono limitate.
Per utilizzare questi set di dati, basta sostituire "imagenette" con "imagenette160" o "imagenette320" nel comando di formazione. I seguenti frammenti di codice lo illustrano:
Esempio di treno con ImageNette160
Esempio di treno con ImageNette320
Queste versioni più piccole del set di dati consentono rapide iterazioni durante il processo di sviluppo, fornendo comunque compiti di classificazione delle immagini validi e realistici.
Citazioni e ringraziamenti
Se utilizzi il dataset ImageNette nel tuo lavoro di ricerca o sviluppo, ti preghiamo di riconoscerlo in modo appropriato. Per maggiori informazioni sul dataset ImageNette, visita la pagina GitHub del dataset ImageNette.