Набор данных Caltech-256
Набор данных Caltech-256 - это обширная коллекция изображений, используемых для задач классификации объектов. Она содержит около 30 000 изображений, разделенных на 257 категорий (256 категорий объектов и 1 категория фона). Изображения тщательно подобраны и аннотированы, чтобы обеспечить сложный и разнообразный эталон для алгоритмов распознавания объектов.
Основные характеристики
- Набор данных Caltech-256 включает в себя около 30 000 цветных изображений, разделенных на 257 категорий.
- Каждая категория содержит минимум 80 изображений.
- Категории охватывают широкий спектр объектов реального мира, включая животных, транспортные средства, предметы быта и людей.
- Изображения могут быть разного размера и разрешения.
- Caltech-256 широко используется для обучения и тестирования в области машинного обучения, в частности для задач распознавания объектов.
Структура набора данных
Как и в Caltech-101, в наборе данных Caltech-256 нет формального разделения на тренировочный и тестовый наборы. Пользователи обычно создают собственные разделения в соответствии со своими конкретными потребностями. Обычно используется случайное подмножество изображений для обучения, а остальные изображения - для тестирования.
Приложения
Набор данных Caltech-256 широко используется для обучения и оценки моделей глубокого обучения в задачах распознавания объектов, таких как конволюционные нейронные сети (CNN), машины опорных векторов (SVM) и различные другие алгоритмы машинного обучения. Разнообразный набор категорий и высокое качество изображений делают его бесценным набором данных для исследований и разработок в области машинного обучения и компьютерного зрения.
Использование
Чтобы обучить модель YOLO на наборе данных Caltech-256 в течение 100 эпох, ты можешь воспользоваться следующими фрагментами кода. Полный список доступных аргументов можно найти на странице обучения модели.
Пример поезда
Примеры изображений и аннотаций
Набор данных Caltech-256 содержит высококачественные цветные изображения различных объектов, предоставляя обширный набор данных для задач распознавания объектов. Вот несколько примеров изображений из этого набора данных(зачет):
Этот пример демонстрирует разнообразие и сложность объектов в наборе данных Caltech-256, подчеркивая важность разнообразных наборов данных для обучения надежных моделей распознавания объектов.
Цитаты и благодарности
Если ты используешь набор данных Caltech-256 в своих исследованиях или разработках, пожалуйста, ссылайся на следующую статью:
Мы хотели бы выразить благодарность Грегори Гриффину, Алексу Холубу и Пьетро Пероне за создание и поддержку набора данных Caltech-256 как ценного ресурса для сообщества исследователей машинного обучения и компьютерного зрения. Для получения дополнительной информации о
Набор данных Caltech-256 и его создатели, посетите сайт Caltech-256 dataset.