ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ImageNet ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ์๊ท๋ชจ ํ์ ์งํฉ์ผ๋ก, ๋ค์์์ ๊ฐ๋ฐํ์ต๋๋ค. Ultralytics ์์ ๊ฐ๋ฐํ์ผ๋ฉฐ CI ํ ์คํธ, ๊ฑด์ ์ฑ ๊ฒ์ฌ ๋ฐ ํ๋ จ ํ์ดํ๋ผ์ธ์ ๋น ๋ฅธ ํ ์คํธ๋ฅผ ์ํด ์ค๊ณ๋์์ต๋๋ค. ์ด ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ํ๋ จ ์ธํธ์ ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์ด๋ฏธ์ง์ ImageNet์ ์ฒ์ 10๊ฐ ํด๋์ค์ ์ ํจ์ฑ ๊ฒ์ฌ ์ธํธ์ ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์ด๋ฏธ์ง๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ฉ๋๋ค. ํจ์ฌ ๋ ์์ง๋ง, ์๋ ImageNet ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ๊ตฌ์กฐ์ ๋ค์์ฑ์ ๊ทธ๋๋ก ์ ์งํฉ๋๋ค.
์ฃผ์ ๊ธฐ๋ฅ
- ImageNet10์ ์๋ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ฒ์ 10๊ฐ ํด๋์ค๋ฅผ ๋ํ๋ด๋ 20๊ฐ์ ์ด๋ฏธ์ง๊ฐ ํฌํจ๋ ImageNet์ ์์ถ ๋ฒ์ ์ ๋๋ค.
- ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์ ์ฒด ์ด๋ฏธ์ง๋ท ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ฐ์ํ๋ WordNet ๊ณ์ธต ๊ตฌ์กฐ์ ๋ฐ๋ผ ๊ตฌ์ฑ๋ฉ๋๋ค.
- It is ideally suited for CI tests, sanity checks, and rapid testing of training pipelines in computer vision tasks.
- ๋ชจ๋ธ ๋ฒค์น๋งํน์ ์ํด ์ค๊ณ๋ ๊ฒ์ ์๋์ง๋ง ๋ชจ๋ธ์ ๊ธฐ๋ณธ ๊ธฐ๋ฅ๊ณผ ์ ํ์ฑ์ ๋น ๋ฅด๊ฒ ํ์ ํ ์ ์์ต๋๋ค.
๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ ๊ตฌ์กฐ
์ด๋ฏธ์ง๋ท10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์๋ ์ด๋ฏธ์ง๋ท๊ณผ ๋ง์ฐฌ๊ฐ์ง๋ก ์๋๋ท ๊ณ์ธต๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํด ๊ตฌ์ฑ๋ฉ๋๋ค. ImageNet10์ ๊ฐ 10๊ฐ์ ํด๋์ค๋ ๋์์ด ์งํฉ(๋์์ด ์ฉ์ด์ ๋ชจ์)์ผ๋ก ์ค๋ช ๋ฉ๋๋ค. ImageNet10์ ์ด๋ฏธ์ง์๋ ํ๋ ์ด์์ ์ ์ ์ผ๋ก ์ฃผ์์ด ์ถ๊ฐ๋์ด ๋ค์ํ ๊ฐ์ฒด์ ๊ทธ ๊ด๊ณ๋ฅผ ์ธ์ํ๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ ์คํธํ๊ธฐ ์ํ ๊ฐ๊ฒฐํ ๋ฆฌ์์ค๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
์ ํ๋ฆฌ์ผ์ด์
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์ปดํจํฐ ๋น์ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ํ์ดํ๋ผ์ธ์ ๋น ๋ฅด๊ฒ ํ ์คํธํ๊ณ ๋๋ฒ๊น ํ๋ ๋ฐ ์ ์ฉํฉ๋๋ค. ํฌ๊ธฐ๊ฐ ์์ ๋น ๋ฅธ ๋ฐ๋ณต์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ฏ๋ก ์ง์์ ์ธ ํตํฉ ํ ์คํธ์ ์ ์ ์ํ ํ์ธ์ ์ด์์ ์ ๋๋ค. ๋ํ ์ ์ฒด ImageNet ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ก ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ธ ํ ์คํธ๋ฅผ ์งํํ๊ธฐ ์ ์ ์ ๋ชจ๋ธ์ด๋ ๊ธฐ์กด ๋ชจ๋ธ์ ๋ณ๊ฒฝ ์ฌํญ์ ๋น ๋ฅด๊ฒ ์๋น ํ ์คํธํ๋ ๋ฐ ์ฌ์ฉํ ์ ์์ต๋๋ค.
์ฌ์ฉ๋ฒ
์ด๋ฏธ์ง ํฌ๊ธฐ๊ฐ 224x224์ธ ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ ์คํธํ๋ ค๋ฉด ๋ค์ ์ฝ๋ ์กฐ๊ฐ์ ์ฌ์ฉํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ฌ์ฉ ๊ฐ๋ฅํ ์ธ์์ ์ ์ฒด ๋ชฉ๋ก์ ๋ชจ๋ธ ํ์ต ํ์ด์ง๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.
ํ ์คํธ ์์
์ํ ์ด๋ฏธ์ง ๋ฐ ์ฃผ์
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์๋ ์๋ณธ ImageNet ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ด๋ฏธ์ง ํ์ ์งํฉ์ด ํฌํจ๋์ด ์์ต๋๋ค. ์ด ์ด๋ฏธ์ง๋ค์ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ฒ์ 10๊ฐ ํด๋์ค๋ฅผ ๋ํํ๋๋ก ์ ํ๋์ด ๋น ๋ฅธ ํ ์คํธ์ ํ๊ฐ๋ฅผ ์ํ ๋ค์ํ๋ฉด์๋ ๊ฐ๊ฒฐํ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค.
์ด ์์๋ ์ด๋ฏธ์ง๋ท10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ํฌํจ๋ ์ด๋ฏธ์ง์ ๋ค์์ฑ๊ณผ ๋ณต์ก์ฑ์ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ฉฐ, ์ปดํจํฐ ๋น์ ๋ชจ๋ธ์ ๊ฑด์ ์ฑ ๊ฒ์ฌ ๋ฐ ๋น ๋ฅธ ํ ์คํธ์ ์ ์ฉํจ์ ๊ฐ์กฐํฉ๋๋ค.
์ธ์ฉ ๋ฐ ๊ฐ์ฌ
์ฐ๊ตฌ ๋๋ ๊ฐ๋ฐ ์์ ์ ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒฝ์ฐ, ์๋ณธ ImageNet ๋ ผ๋ฌธ์ ์ธ์ฉํด ์ฃผ์ธ์:
@article{ILSVRC15,
author = {Olga Russakovsky and Jia Deng and Hao Su and Jonathan Krause and Sanjeev Satheesh and Sean Ma and Zhiheng Huang and Andrej Karpathy and Aditya Khosla and Michael Bernstein and Alexander C. Berg and Li Fei-Fei},
title={ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge},
year={2015},
journal={International Journal of Computer Vision (IJCV)},
volume={115},
number={3},
pages={211-252}
}
We would like to acknowledge the ImageNet team, led by Olga Russakovsky, Jia Deng, and Li Fei-Fei, for creating and maintaining the ImageNet dataset. The ImageNet10 dataset, while a compact subset, is a valuable resource for quick testing and debugging in the machine learning and computer vision research community. For more information about the ImageNet dataset and its creators, visit the ImageNet website.
์์ฃผ ๋ฌป๋ ์ง๋ฌธ
์ด๋ฏธ์ง๋ท10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ๋ฌด์์ด๋ฉฐ ์ ์ฒด ์ด๋ฏธ์ง๋ท ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ด๋ป๊ฒ ๋ค๋ฅธ๊ฐ์?
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์ ์ํ CI ํ ์คํธ, ๊ฑด์ ์ฑ ๊ฒ์ฌ, ํ๋ จ ํ์ดํ๋ผ์ธ ํ๊ฐ๋ฅผ ์ํด Ultralytics ์์ ๋ง๋ ์๋ณธ ImageNet ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ์์ถ๋ ํ์ ์งํฉ์ ๋๋ค. ImageNet10์ 20๊ฐ์ ์ด๋ฏธ์ง๋ก๋ง ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์์ผ๋ฉฐ, ImageNet์ ์ฒ์ 10๊ฐ ํด๋์ค์ ํ๋ จ ๋ฐ ๊ฒ์ฆ ์ธํธ์ ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์ด๋ฏธ์ง๋ฅผ ๋ํ๋ ๋๋ค. ํฌ๊ธฐ๋ ์์ง๋ง ์ ์ฒด ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ๊ตฌ์กฐ์ ๋ค์์ฑ์ ์ ์งํ๋ฏ๋ก ๋น ๋ฅธ ํ ์คํธ์๋ ์ด์์ ์ด์ง๋ง ๋ชจ๋ธ ๋ฒค์น๋งํน์๋ ์ ํฉํ์ง ์์ต๋๋ค.
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ ์คํธํ๋ ค๋ฉด ์ด๋ป๊ฒ ํด์ผ ํ๋์?
์ด๋ฏธ์ง ํฌ๊ธฐ๊ฐ 224x224์ธ ์ด๋ฏธ์ง๋ท10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ ์คํธํ๋ ค๋ฉด ๋ค์ ์ฝ๋ ์ค๋ํซ์ ์ฌ์ฉํ์ธ์.
ํ ์คํธ ์์
์ฌ์ฉ ๊ฐ๋ฅํ ์ธ์์ ์ ์ฒด ๋ชฉ๋ก์ ๊ต์ก ํ์ด์ง๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.
CI ํ ์คํธ ๋ฐ ๊ฑด์ ์ฑ ๊ฒ์ฌ์ ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํด์ผ ํ๋ ์ด์ ๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ์?
The ImageNet10 dataset is designed specifically for CI tests, sanity checks, and quick evaluations in deep learning pipelines. Its small size allows for rapid iteration and testing, making it perfect for continuous integration processes where speed is crucial. By maintaining the structural complexity and diversity of the original ImageNet dataset, ImageNet10 provides a reliable indication of a model's basic functionality and correctness without the overhead of processing a large dataset.
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ฃผ์ ๊ธฐ๋ฅ์ ๋ฌด์์ธ๊ฐ์?
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์๋ ๋ช ๊ฐ์ง ์ฃผ์ ๊ธฐ๋ฅ์ด ์์ต๋๋ค:
- ์ปดํฉํธํ ํฌ๊ธฐ: 20๊ฐ์ ์ด๋ฏธ์ง๋ง ์์ผ๋ฉด ์ ์ํ ํ ์คํธ์ ๋๋ฒ๊น ์ด ๊ฐ๋ฅํฉ๋๋ค.
- ๊ตฌ์กฐํ๋ ์กฐ์ง: ์ ์ฒด ์ด๋ฏธ์ง๋ท ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ ์ฌํ ์๋๋ท ๊ณ์ธต ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ฐ๋ฆ ๋๋ค.
- CI ๋ฐ ๊ฑด์ ์ฑ ๊ฒ์ฌ: ์ง์์ ์ธ ํตํฉ ํ ์คํธ ๋ฐ ๊ฑด์ ์ฑ ๊ฒ์ฌ์ ์ด์์ ์ ๋๋ค.
- ๋ฒค์น๋งํน์ฉ์ด ์๋๋๋ค: ๋น ๋ฅธ ๋ชจ๋ธ ํ๊ฐ์๋ ์ ์ฉํ์ง๋ง ๊ด๋ฒ์ํ ๋ฒค์น๋งํน์๋ ์ ํฉํ์ง ์์ต๋๋ค.
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์ด๋์์ ๋ค์ด๋ก๋ํ ์ ์๋์?
ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ Ultralytics GitHub ๋ฆด๋ฆฌ์ค ํ์ด์ง์์ ๋ค์ด๋ก๋ํ ์ ์์ต๋๋ค. ๊ตฌ์กฐ์ ํ์ฉ์ ๋ํ ์์ธํ ๋ด์ฉ์ ImageNet10 ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ ํ์ด์ง๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.