Mode-MNIST Dataset

De Fashion-MNIST dataset is een database van Zalando artikelafbeeldingen, bestaande uit een trainingsset van 60.000 voorbeelden en een testset van 10.000 voorbeelden. Elk voorbeeld is een afbeelding in grijstinten van 28x28, geassocieerd met een label uit 10 klassen. Fashion-MNIST is bedoeld als directe vervanging voor de originele MNIST dataset voor het benchmarken van machine-learning algoritmen.

Belangrijkste kenmerken

• Fashion-MNIST bevat 60.000 trainingsafbeeldingen en 10.000 testafbeeldingen van Zalando's artikelafbeeldingen.
• De dataset bestaat uit grijswaardenafbeeldingen van 28x28 pixels.
• Aan elke pixel is een enkele pixelwaarde gekoppeld die de lichtheid of donkerheid van die pixel aangeeft, waarbij hogere getallen donkerder betekenen. Deze pixelwaarde is een geheel getal tussen 0 en 255.
• Fashion-MNIST wordt veel gebruikt voor het trainen en testen op het gebied van machinaal leren, vooral voor beeldclassificatietaken.

Structuur dataset

De Fashion-MNIST dataset is opgesplitst in twee subsets:

1. Trainingsset: Deze subset bevat 60.000 afbeeldingen die worden gebruikt voor het trainen van modellen voor machinaal leren.
2. Testset: Deze subset bestaat uit 10.000 afbeeldingen die worden gebruikt voor het testen en benchmarken van de getrainde modellen.

Etiketten

Aan elk trainings- en testvoorbeeld wordt een van de volgende labels toegekend:

1. T-shirt/top
2. Broek
3. Trui
4. Jurk
5. Jas
6. Sandaal
7. Shirt
8. Sneaker
9. Tas
10. Enkellaars

Toepassingen

De Fashion-MNIST dataset wordt veel gebruikt voor het trainen en evalueren van deep learning modellen in beeldclassificatietaken, zoals Convolutional Neural Networks (CNN's), Support Vector Machines (SVM's) en diverse andere machine learning algoritmen. Het eenvoudige en goed gestructureerde formaat van de dataset maakt het een essentiële bron voor onderzoekers en praktijkmensen op het gebied van machine learning en computer vision.

Gebruik

Om een CNN model te trainen op de Fashion-MNIST dataset voor 100 epochs met een afbeeldingsgrootte van 28x28, kun je de volgende code snippets gebruiken. Raadpleeg de pagina Model Training voor een uitgebreide lijst met beschikbare argumenten.

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='fashion-mnist', epochs=100, imgsz=28)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=fashion-mnist model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=28

Voorbeeldafbeeldingen en -annotaties

De Fashion-MNIST dataset bevat grijswaarden afbeeldingen van Zalando's artikelafbeeldingen en biedt een goed gestructureerde dataset voor beeldclassificatietaken. Hier zijn enkele voorbeelden van afbeeldingen uit de dataset:

Het voorbeeld toont de variëteit en complexiteit van de afbeeldingen in de Fashion-MNIST dataset en benadrukt het belang van een diverse dataset voor het trainen van robuuste beeldclassificatiemodellen.

Erkenningen

Als je de Fashion-MNIST dataset gebruikt in je onderzoeks- of ontwikkelingswerk, erken de dataset dan door te linken naar de GitHub repository. Deze dataset is beschikbaar gesteld door Zalando Research.

Reacties