Caltech-256 データセット

Q: How can I train a YOLO model on the Caltech-256 dataset using Python or CLI?

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。

Q: What are the most common use cases for the Caltech-256 dataset?

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利用されている：その多様性と包括的な注釈は、機械学習とコンピュータビジョンの研究開発に理想的です。

Q: Why should I use Ultralytics YOLO for training models on the Caltech-256 dataset?

Ultralytics YOLO モデルは、Caltech-256データセットでのトレーニングにいくつかの利点を提供します：詳細については、包括的なトレーニングガイドをご覧ください。

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。

見るんだ： How to Train 画像分類 Model using Caltech-256 Dataset with Ultralytics HUB

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

The Caltech-256 dataset is extensively used for training and evaluating deep learning models in object recognition tasks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and various other machine learning algorithms. Its diverse set of categories and high-quality images make it an invaluable dataset for research and development in the field of machine learning and computer vision.

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

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-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 classify train data=caltech256 model=yolo11n-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：

ビブテックス

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

We would like to acknowledge Gregory Griffin, Alex Holub, and Pietro Perona for creating and maintaining the Caltech-256 dataset as a valuable resource for the machine learning and computer vision research community. For more information about the

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？

To train a YOLO model on the Caltech-256 dataset for 100 epochs, you can use the following code snippets. Refer to the model Training page for additional options.

列車の例

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-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 classify train data=caltech256 model=yolo11n-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：

Training Convolutional Neural Networks (CNNs)
Evaluating the performance of Support Vector Machines (SVMs)
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
Developing object detection models using frameworks like 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。 yolo11n-cls.pt, can significantly reduce training time and improve model accuracy.

詳しくは、包括的なトレーニングガイドをご覧ください。

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 22 days ago