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Visão geral dos conjuntos de dados de classificação de imagens

Estrutura do conjunto de dados para YOLO Tarefas de classificação

Para Ultralytics YOLO tarefas de classificação, o conjunto de dados deve ser organizado numa estrutura específica de divisão-direcotria sob a root para facilitar a formação adequada, os testes e os processos de validação opcionais. Esta estrutura inclui directórios separados para a formação (train) e testes (test), com um diretório opcional para validação (val).

Cada uma destas directorias deve conter uma subdiretoria para cada classe no conjunto de dados. As subdirectorias têm o nome da classe correspondente e contêm todas as imagens para essa classe. Certifica-te de que cada ficheiro de imagem tem um nome único e é armazenado num formato comum, como JPEG ou PNG.

Exemplo de estrutura de pastas

Considera o conjunto de dados CIFAR-10 como um exemplo. A estrutura da pasta deve ter o seguinte aspeto:

cifar-10-/
|
|-- train/
|   |-- airplane/
|   |   |-- 10008_airplane.png
|   |   |-- 10009_airplane.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- automobile/
|   |   |-- 1000_automobile.png
|   |   |-- 1001_automobile.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- bird/
|   |   |-- 10014_bird.png
|   |   |-- 10015_bird.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- ...
|
|-- test/
|   |-- airplane/
|   |   |-- 10_airplane.png
|   |   |-- 11_airplane.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- automobile/
|   |   |-- 100_automobile.png
|   |   |-- 101_automobile.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- bird/
|   |   |-- 1000_bird.png
|   |   |-- 1001_bird.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- ...
|
|-- val/ (optional)
|   |-- airplane/
|   |   |-- 105_airplane.png
|   |   |-- 106_airplane.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- automobile/
|   |   |-- 102_automobile.png
|   |   |-- 103_automobile.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- bird/
|   |   |-- 1045_bird.png
|   |   |-- 1046_bird.png
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- ...

Esta abordagem estruturada garante que o modelo pode aprender efetivamente a partir de classes bem organizadas durante a fase de formação e avaliar com precisão o desempenho durante as fases de teste e validação.

Utilização

Exemplo

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='path/to/dataset', epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=path/to/data model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=640

Conjuntos de dados suportados

Ultralytics suporta os seguintes conjuntos de dados com transferência automática:

  • Caltech 101: Um conjunto de dados que contém imagens de 101 categorias de objectos para tarefas de classificação de imagens.
  • Caltech 256: Uma versão alargada do Caltech 101 com 256 categorias de objectos e imagens mais desafiantes.
  • CIFAR-10: Um conjunto de dados de 60K imagens a cores 32x32 em 10 classes, com 6K imagens por classe.
  • CIFAR-100: Uma versão alargada do CIFAR-10 com 100 categorias de objectos e 600 imagens por classe.
  • Moda-MNIST: Um conjunto de dados constituído por 70.000 imagens em escala de cinzentos de 10 categorias de moda para tarefas de classificação de imagens.
  • ImageNet: Um conjunto de dados em grande escala para deteção de objectos e classificação de imagens com mais de 14 milhões de imagens e 20.000 categorias.
  • ImageNet-10: Um subconjunto mais pequeno do ImageNet com 10 categorias para uma experimentação e testes mais rápidos.
  • Imagenette: Um subconjunto mais pequeno do ImageNet que contém 10 classes facilmente distinguíveis para um treino e teste mais rápidos.
  • Imagewoof: Um subconjunto mais exigente do ImageNet que contém 10 categorias de raças de cães para tarefas de classificação de imagens.
  • MNIST: Um conjunto de dados de 70.000 imagens em tons de cinzento de dígitos manuscritos para tarefas de classificação de imagens.

Adicionar o teu próprio conjunto de dados

Se tiveres o teu próprio conjunto de dados e quiseres utilizá-lo para treinar modelos de classificação com Ultralytics, certifica-te de que segue o formato especificado acima em "Formato do conjunto de dados" e, em seguida, aponta o teu data para o diretório do conjunto de dados.



Criado em 2023-11-12, Atualizado em 2024-04-10
Autores: stormsson (1), glenn-jocher (4), GreatV (1)

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