Conjunto de dados Fashion-MNIST

The Fashion-MNIST dataset is a database of Zalando's article images—consisting of a training set of 60,000 examples and a test set of 10,000 examples. Each example is a 28x28 grayscale image, associated with a label from 10 classes. Fashion-MNIST is intended to serve as a direct drop-in replacement for the original MNIST dataset for benchmarking machine learning algorithms.

Observa: How to do Classificação de imagens on Fashion MNIST Dataset using Ultralytics YOLO11

Características principais

• O Fashion-MNIST contém 60.000 imagens de treino e 10.000 imagens de teste de imagens de artigos da Zalando.
• O conjunto de dados inclui imagens em escala de cinzentos de tamanho 28x28 pixéis.
• Cada pixel tem um único valor de pixel associado, que indica a claridade ou escuridão desse pixel, sendo que os números mais altos significam mais escuro. Este valor de pixel é um número inteiro entre 0 e 255.
• O Fashion-MNIST é amplamente utilizado para treino e teste no domínio da aprendizagem automática, especialmente para tarefas de classificação de imagens.

Estrutura do conjunto de dados

O conjunto de dados Fashion-MNIST está dividido em dois subconjuntos:

1. Conjunto de treino: Este subconjunto contém 60.000 imagens utilizadas para treinar modelos de aprendizagem automática.
2. Conjunto de teste: Este subconjunto consiste em 10.000 imagens utilizadas para testar e avaliar os modelos treinados.

Etiquetas

Cada exemplo de treino e teste é atribuído a uma das seguintes etiquetas:

1. T-shirt/top
2. Calças
3. Pulôver
4. Vestido
5. Casaco
6. Sandália
7. Camisa
8. Ténis
9. Saco
10. Bota de tornozelo

Aplicações

The Fashion-MNIST dataset is widely used for training and evaluating deep learning models in image classification tasks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and various other machine learning algorithms. The dataset's simple and well-structured format makes it an essential resource for researchers and practitioners in the field of machine learning and computer vision.

Utilização

To train a CNN model on the Fashion-MNIST dataset for 100 epochs with an image size of 28x28, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-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 classify train data=fashion-mnist model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=28

Exemplos de imagens e anotações

O conjunto de dados Fashion-MNIST contém imagens em escala de cinzentos de imagens de artigos da Zalando, fornecendo um conjunto de dados bem estruturado para tarefas de classificação de imagens. Aqui tens alguns exemplos de imagens do conjunto de dados:

O exemplo mostra a variedade e complexidade das imagens no conjunto de dados Fashion-MNIST, realçando a importância de um conjunto de dados diversificado para treinar modelos de classificação de imagens robustos.

Agradecimentos

Se utilizares o conjunto de dados Fashion-MNIST no teu trabalho de investigação ou desenvolvimento, agradecemos que reconheças o conjunto de dados através de uma ligação ao repositório GitHub. Este conjunto de dados foi disponibilizado pela Zalando Research.

FAQ

O que é o conjunto de dados Fashion-MNIST e qual é a sua diferença em relação ao MNIST?

O conjunto de dados Fashion-MNIST é uma coleção de 70.000 imagens em escala de cinzentos de imagens de artigos da Zalando, que pretende ser um substituto moderno do conjunto de dados MNIST original. Serve de referência para modelos de aprendizagem automática no contexto de tarefas de classificação de imagens. Ao contrário do MNIST, que contém dígitos manuscritos, o Fashion-MNIST consiste em imagens de 28x28 pixels categorizadas em 10 classes relacionadas com a moda, como T-shirt/top, calças e botins.

Como posso treinar um modelo YOLO no conjunto de dados Fashion-MNIST?

Para treinar um modelo Ultralytics YOLO no conjunto de dados Fashion-MNIST, podes usar os comandos Python e CLI . Aqui está um exemplo rápido para que possas começar:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")

# Train the model on Fashion-MNIST
results = model.train(data="fashion-mnist", epochs=100, imgsz=28)

yolo classify train data=fashion-mnist model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=28

Para obteres parâmetros de formação mais detalhados, consulta a página Formação.

Por que razão devo utilizar o conjunto de dados Fashion-MNIST para avaliar os meus modelos de aprendizagem automática?

The Fashion-MNIST dataset is widely recognized in the deep learning community as a robust alternative to MNIST. It offers a more complex and varied set of images, making it an excellent choice for benchmarking image classification models. The dataset's structure, comprising 60,000 training images and 10,000 testing images, each labeled with one of 10 classes, makes it ideal for evaluating the performance of different machine learning algorithms in a more challenging context.

Posso utilizar Ultralytics YOLO para tarefas de classificação de imagens como Fashion-MNIST?

Yes, Ultralytics YOLO models can be used for image classification tasks, including those involving the Fashion-MNIST dataset. YOLO11, for example, supports various vision tasks such as detection, segmentation, and classification. To get started with image classification tasks, refer to the Classification page.

Quais são as principais características e a estrutura do conjunto de dados Fashion-MNIST?

The Fashion-MNIST dataset is divided into two main subsets: 60,000 training images and 10,000 testing images. Each image is a 28x28-pixel grayscale picture representing one of 10 fashion-related classes. The simplicity and well-structured format make it ideal for training and evaluating models in machine learning and computer vision tasks. For more details on the dataset structure, see the Dataset Structure section.

Como posso reconhecer a utilização do conjunto de dados Fashion-MNIST na minha investigação?

Se utilizares o conjunto de dados Fashion-MNIST nos teus projectos de investigação ou desenvolvimento, é importante reconhecê-lo através de uma ligação ao repositório GitHub. Isto ajuda-te a atribuir os dados à Zalando Research, que disponibilizou o conjunto de dados para utilização pública.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 6 days ago

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