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Caltech-256 データセット

Caltech-256データセットは、物体分類タスクに使用される画像の広範なコレクションである。約30,000枚の画像が257のカテゴリ(256の物体カテゴリと1つの背景カテゴリ)に分類されている。この画像は、物体認識アルゴリズムにとって挑戦的で多様なベンチマークを提供するために、注意深く管理され、注釈が付けられている。

主な特徴

  • Caltech-256データセットは、約30,000枚のカラー画像を257のカテゴリーに分類したものである。
  • 各カテゴリーには最低80枚の画像が含まれます。
  • カテゴリーには、動物、乗り物、日用品、人間など、現実世界のさまざまなものが含まれる。
  • 画像のサイズと解像度は可変です。
  • Caltech-256は、機械学習の分野、特に物体認識タスクのトレーニングとテストに広く使用されている。

データセット構造

Caltech-101のように、Caltech-256データセットにはトレーニングセットとテストセットの正式な分割はない。通常、ユーザは特定のニーズに応じて独自の分割を行う。一般的なやり方は、ランダムな画像のサブセットをトレーニングに使い、残りの画像をテストに使うというものです。

アプリケーション

Caltech-256データセットは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、サポートベクターマシン(SVM)、その他様々な機械学習アルゴリズムなど、物体認識タスクにおけるディープラーニングモデルの学習や評価に広く利用されています。その多様なカテゴリと高品質な画像により、機械学習とコンピュータビジョンの分野における研究開発にとって非常に貴重なデータセットとなっています。

使用方法

Caltech-256 データセットでYOLO モデルを 100 エポック学習させるには、以下のコード・スニペットを使用できます。利用可能な引数の包括的なリストについては、モデルのトレーニングのページを参照してください。

列車の例

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="caltech256", epochs=100, imgsz=416)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=caltech256 model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=416

サンプル画像と注釈

Caltech-256データセットには様々な物体の高品質なカラー画像が含まれており、物体認識タスクのための包括的なデータセットを提供する。以下に、このデータセットに含まれる画像の例を示す(クレジット):

データセットサンプル画像

この例は、Caltech-256データセットに含まれるオブジェクトの多様性と複雑性を示しており、ロバストなオブジェクト認識モデルを学習するための多様なデータセットの重要性を強調している。

引用と謝辞

Caltech-256データセットを研究または開発で使用する場合は、以下の論文を引用してください:

@article{griffin2007caltech,
         title={Caltech-256 object category dataset},
         author={Griffin, Gregory and Holub, Alex and Perona, Pietro},
         year={2007}
}

機械学習とコンピュータ・ビジョンの研究コミュニティにとって貴重なリソースであるCaltech-256データセットを作成し、維持しているGregory Griffin、Alex Holub、Pietro Peronaに感謝したい。データセットに関する詳細は

Caltech-256データセットとその作成者は、Caltech-256データセットのウェブサイトをご覧ください。

よくあるご質問

Caltech-256データセットとは何か、なぜ機械学習にとって重要なのか?

Caltech-256データセットは、主に機械学習やコンピュータビジョンにおける物体分類タスクに用いられる大規模な画像データセットである。約30,000枚のカラー画像が257のカテゴリに分類されており、実世界の様々な物体をカバーしている。このデータセットの多様で高品質な画像は、ロバストな機械学習モデルの開発に不可欠な、物体認識アルゴリズムを評価するための優れたベンチマークとなっている。

Caltech-256 データセットでPython またはCLI を使ってYOLO モデルを学習するにはどうすればよいですか?

Caltech-256 データセットでYOLO モデルを 100 エポック学習するには、以下のコード・スニペットを使用できます。その他のオプションについては、モデルのトレーニングのページを参照してください。

列車の例

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load a pretrained model

# Train the model
results = model.train(data="caltech256", epochs=100, imgsz=416)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=caltech256 model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=416

Caltech-256データセットの最も一般的な使用例は?

Caltech-256データセットは、以下のような様々な物体認識タスクに広く使用されている:

  • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニング
  • サポートベクターマシン(SVM)の性能評価
  • 新しいディープラーニング・アルゴリズムのベンチマーク
  • 次のようなフレームワークを使った物体検出モデルの開発Ultralytics YOLO

その多様性と包括的な注釈は、機械学習やコンピュータビジョンの研究開発に理想的である。

Caltech-256データセットはどのように構成され、トレーニング用とテスト用に分かれているのですか?

Caltech-256データセットには、トレーニング用とテスト用のあらかじめ定義された分割は付属していない。通常、ユーザーは特定のニーズに応じて独自の分割を作成する。一般的な方法は、画像のサブセットをランダムに選択してトレーニングに使用し、残りの画像をテストに使用することです。このような柔軟性により、ユーザーは特定のプロジェクト要件や実験設定に合わせてデータセットを調整することができます。

なぜCaltech-256データセットのモデルのトレーニングにUltralytics YOLO 。

Ultralytics YOLO モデルは、Caltech-256データセットでの学習にいくつかの利点を提供する:

  • 高精度:YOLO モデルは、物体検出タスクにおいて最先端の性能を発揮することで知られている。
  • スピード:リアルタイム推論が可能なため、迅速な予測を必要とするアプリケーションに適している。
  • 使いやすさ:Ultralytics HUBを使用すると、ユーザーは大規模なコーディングを行うことなく、モデルのトレーニング、検証、およびデプロイを行うことができます。
  • 事前学習済みモデル:のように、事前に訓練されたモデルからスタートする。 yolov8n-cls.ptトレーニング時間を大幅に短縮し、モデルの精度を向上させることができる。

詳しくは、包括的なトレーニングガイドをご覧ください。



作成日:2023-11-12 更新日:2024-07-04
作成者:glenn-jocher(6)

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