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Roboflow ユニバース・パッケージ・セグメンテーション・データセット

パッケージ・セグメンテーション・データセット RoboflowPackage Segmentation Datasetは，コンピュータビジョンの分野でパッケージのセグメンテーションに関連するタスク用に特別に調整された画像のキュレーションコレクションです．このデータセットは，パッケージの識別，分類，取り扱いに関連するプロジェクトに取り組む研究者，開発者，愛好家を支援するために設計されています．

このデータセットには、さまざまなコンテキストや環境におけるさまざまなパッケージを紹介する多様な画像が含まれており、セグメンテーションモデルのトレーニングや評価のための貴重なリソースとして役立ちます。ロジスティクス、倉庫オートメーション、または精密なパッケージ解析を必要とするアプリケーションのいずれにおいても、Package Segmentation Datasetは、コンピュータビジョンアルゴリズムのパフォーマンスを向上させるための、的を絞った包括的な画像セットを提供します。

データセット構造

パッケージ・セグメンテーション・データセットのデータの分布は以下のような構造になっている：

  • トレーニングセット：1920枚の画像とそれに対応する注釈。
  • テストセット：89枚の画像で構成され、各画像はそれぞれのアノテーションと対になっている。
  • 検証セット：188の画像からなり、それぞれに対応する注釈が付されている。

アプリケーション

Package Segmentation Datasetによって促進されるパッケージのセグメンテーションは、ロジスティクスの最適化、ラストマイル配送の強化、製造品質管理の改善、スマートシティソリューションへの貢献にとって極めて重要です。電子商取引からセキュリティアプリケーションまで、このデータセットは重要なリソースであり、多様で効率的なパッケージ分析アプリケーションのためのコンピュータビジョンの技術革新を促進します。

データセット YAML

YAML (Yet Another Markup Language) ファイルはデータセットの設定を定義するために使われる。このファイルには、データセットのパスやクラス、その他の関連情報が含まれています。パッケージセグメンテーションデータセットの場合は package-seg.yaml ファイルは https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/package-seg.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/package-seg.yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# Package-seg dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/package-seg/
# Example usage: yolo train data=package-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── package-seg  ← downloads here (102 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/package-seg # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 1920 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 89 images
test: test/images # test images (relative to 'path') 188 images

# Classes
names:
  0: package

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

使用方法

パッケージ・セグメンテーション・データセットでUltralytics YOLOv8n モデルを画像サイズ 640 で 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。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-seg.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='package-seg.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo segment train data=package-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640

サンプルデータと注釈

パッケージ・セグメンテーション・データセットは、複数の視点から撮影された様々な画像や動画から構成されている。以下は、このデータセットに含まれるデータの例であり、それぞれの注釈が添えられている：

データセットサンプル画像

  • この画像は画像オブジェクト検出の一例であり、認識されたオブジェクトの輪郭を示すマスク付きの注釈付きバウンディングボックスが特徴である。このデータセットには、さまざまな場所、環境、密度で撮影された画像の多様なコレクションが含まれている。このタスクに特化したモデルを開発するための包括的なリソースとして役立つ。
  • この例は、VisDroneデータセットに存在する多様性と複雑性を強調し、ドローンを含むコンピュータビジョンタスクにおける高品質センサーデータの重要性を強調している。

引用と謝辞

クラック・セグメンテーション・データセットを研究または開発イニシアティブに統合する場合は、以下の論文を引用してください：

@misc{ factory_package_dataset,
    title = { factory_package Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { factorypackage },
    howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/factorypackage/factory_package } },
    url = { https://universe.roboflow.com/factorypackage/factory_package },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
    year = { 2024 },
    month = { jan },
    note = { visited on 2024-01-24 },
}

ロジスティクスと研究プロジェクトのための貴重な資産であるPackage Segmentationデータセットの作成と維持に尽力してくださったRoboflow チームに感謝の意を表します。Package Segmentationデータセットとその作成者についての詳細は，Package Segmentation Dataset Pageをご覧ください．



作成 2024-01-25 更新 2024-02-08
著者RizwanMunawar（1）、glenn-jocher（1）

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