African Wildlife 데이터 세트
이 데이터 세트는 남아프리카 자연 보호 구역에서 흔히 볼 수 있는 네 가지 일반적인 동물 클래스를 보여줍니다. 여기에는 물소, 코끼리, 코뿔소, 얼룩말과 같은 아프리카 야생 동물의 이미지가 포함되어 있어 해당 특징에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 컴퓨터 비전 알고리즘 훈련에 필수적인 이 데이터 세트는 동물원부터 숲에 이르기까지 다양한 서식지에서 동물을 식별하는 데 도움이 되며 야생 동물 연구를 지원합니다.
참고: Ultralytics YOLO11을 사용한 아프리카 야생 동물 감지
데이터 세트 구조
아프리카 야생동물 개체 감지 데이터 세트는 세 개의 하위 집합으로 나뉩니다:
- 트레이닝 세트: 1052개의 이미지와 각각 해당 주석이 포함되어 있습니다.
- 검증 세트: 각각 쌍을 이루는 주석이 달린 225개의 이미지를 포함합니다.
- 테스트 세트: 각각 쌍을 이루는 주석이 달린 227개의 이미지로 구성됩니다.
응용 분야
이 데이터 세트는 객체 감지, 객체 추적 및 연구와 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적용할 수 있습니다. 특히, 이미지에서 아프리카 야생 동물 객체를 식별하기 위한 모델을 학습하고 평가하는 데 사용할 수 있으며, 이는 야생 동물 보호, 생태 연구, 자연 보호 구역 및 보호 지역의 모니터링 노력에 적용될 수 있습니다. 또한 학생과 연구원이 다양한 동물 종의 특성과 행동을 연구하고 이해할 수 있도록 교육 목적으로 유용한 자료로 활용될 수 있습니다.
데이터세트 YAML
YAML(Yet Another Markup Language) 파일은 경로, 클래스 및 기타 관련 세부 정보를 포함하여 데이터 세트 구성을 정의합니다. 아프리카 야생 동물 데이터 세트의 경우 african-wildlife.yaml 파일은 다음 위치에 있습니다. https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/african-wildlife.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/african-wildlife.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license
# African-wildlife dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/african-wildlife/
# Example usage: yolo train data=african-wildlife.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── african-wildlife ← downloads here (100 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: african-wildlife # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 1052 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 225 images
test: images/test # test images (relative to 'path') 227 images
# Classes
names:
0: buffalo
1: elephant
2: rhino
3: zebra
# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/african-wildlife.zip
사용법
640 이미지 크기로 아프리카 야생 동물 데이터 세트에서 YOLO11n 모델을 100 epoch 동안 훈련하려면 제공된 코드 샘플을 사용하십시오. 사용 가능한 매개변수의 전체 목록은 모델의 훈련 페이지를 참조하십시오.
훈련 예제
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=african-wildlife.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
추론 예시
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt") # load a brain-tumor fine-tuned model
# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/african-wildlife-sample.jpg")
# Start prediction with a finetuned *.pt model
yolo detect predict model='path/to/best.pt' imgsz=640 source="https://ultralytics.com/assets/african-wildlife-sample.jpg"
샘플 이미지 및 주석
아프리카 야생 동물 데이터 세트는 다양한 동물 종과 자연 서식지를 보여주는 다양한 이미지를 포함합니다. 다음은 데이터 세트의 이미지 예시이며, 각 이미지에는 해당 어노테이션이 함께 제공됩니다.
- 모자이크 이미지: 여기에서는 모자이크 데이터 세트 이미지로 구성된 훈련 배치를 제시합니다. 모자이킹은 여러 이미지를 하나로 결합하여 배치 다양성을 풍부하게 하는 훈련 기술입니다. 이 방법은 다양한 객체 크기, 종횡비 및 컨텍스트에서 일반화하는 모델의 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
이 예제는 아프리카 야생 동물 데이터 세트 이미지의 다양성과 복잡성을 보여주며, 학습 과정에서 모자이크를 포함하는 것이 얼마나 유용한지 강조합니다.
인용 및 감사의 말씀
이 데이터 세트는 AGPL-3.0 라이선스에 따라 사용 가능합니다.
FAQ
African Wildlife 데이터 세트란 무엇이며 컴퓨터 비전 프로젝트에서 어떻게 사용할 수 있습니까?
아프리카 야생 동물 데이터 세트에는 남아프리카 공화국 자연 보호 구역에서 발견되는 일반적인 동물 종인 버팔로, 코끼리, 코뿔소, 얼룩말의 이미지가 포함되어 있습니다. 객체 감지 및 동물 식별 분야에서 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련하는 데 유용한 리소스입니다. 이 데이터 세트는 객체 추적, 연구 및 보존 노력과 같은 다양한 작업을 지원합니다. 구조 및 응용 프로그램에 대한 자세한 내용은 데이터 세트 구조 섹션 및 데이터 세트의 응용 프로그램을 참조하십시오.
African Wildlife 데이터 세트를 사용하여 YOLO11 모델을 어떻게 훈련합니까?
다음을 사용하여 아프리카 야생 동물 데이터 세트에서 YOLO11 모델을 학습할 수 있습니다. african-wildlife.yaml 구성 파일. 다음은 이미지 크기가 640인 YOLO11n 모델을 100 epoch 동안 훈련하는 방법의 예입니다.
예시
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=african-wildlife.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640
추가 훈련 파라미터 및 옵션은 훈련 설명서를 참조하십시오.
African Wildlife 데이터 세트에 대한 YAML 구성 파일은 어디에서 찾을 수 있습니까?
African Wildlife 데이터 세트에 대한 YAML 구성 파일의 이름은 african-wildlife.yaml에서 찾을 수 있습니다. 이 GitHub 링크. 이 파일은 훈련에 중요한 경로, 클래스 및 기타 세부 정보를 포함하여 데이터 세트 구성을 정의합니다. 머신 러닝 모델. 다음을 참조하십시오. 데이터세트 YAML 섹션에서 자세한 내용을 확인하십시오.
African Wildlife 데이터 세트의 sample_images 및 주석을 볼 수 있나요?
예, African Wildlife 데이터 세트에는 다양한 동물 종을 자연 서식지에서 보여주는 다양한 이미지가 포함되어 있습니다. 샘플 이미지 및 어노테이션 섹션에서 샘플 이미지와 해당 어노테이션을 볼 수 있습니다. 이 섹션에서는 또한 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 여러 이미지를 하나로 결합하는 모자이킹 기술의 사용법을 보여줍니다.
African Wildlife 데이터 세트는 야생 동물 보호 및 연구를 지원하는 데 어떻게 사용될 수 있나요?
African Wildlife Dataset은 다양한 서식지에서 아프리카 야생 동물을 식별하기 위한 모델의 훈련 및 평가를 가능하게 함으로써 야생 동물 보호 및 연구를 지원하는 데 이상적입니다. 이러한 모델은 동물 개체수 모니터링, 행동 연구 및 보존 요구 사항 인식에 도움이 될 수 있습니다. 또한 이 데이터 세트는 교육 목적으로 활용되어 학생과 연구원이 다양한 동물 종의 특성과 행동을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세한 내용은 Applications 섹션에서 확인할 수 있습니다.
