─░├žeri─če ge├ž

G├Âr├╝nt├╝ S─▒n─▒fland─▒rma Veri K├╝melerine Genel Bak─▒┼č

YOLO S─▒n─▒fland─▒rma G├Ârevleri i├žin Veri K├╝mesi Yap─▒s─▒

─░├žin Ultralytics YOLO s─▒n─▒fland─▒rma g├Ârevleri i├žin, veri k├╝mesinin belirli bir ayr─▒k-d├Âng├╝ yap─▒s─▒ alt─▒nda d├╝zenlenmesi gerekir. root Uygun e─čitim, test ve iste─če ba─čl─▒ do─črulama s├╝re├žlerini kolayla┼čt─▒rmak i├žin dizin. Bu yap─▒ e─čitim i├žin ayr─▒ dizinler i├žerir (train) ve test (test) a┼čamalar─▒, do─črulama i├žin iste─če ba─čl─▒ bir dizin (val).

Bu dizinlerin her biri, veri k├╝mesindeki her s─▒n─▒f i├žin bir alt dizin i├žermelidir. Alt dizinler ilgili s─▒n─▒f─▒n ad─▒n─▒ al─▒r ve o s─▒n─▒fa ait t├╝m g├Âr├╝nt├╝leri i├žerir. Her g├Âr├╝nt├╝ dosyas─▒n─▒n benzersiz bir ┼čekilde adland─▒r─▒ld─▒─č─▒ndan ve JPEG veya PNG gibi ortak bir formatta sakland─▒─č─▒ndan emin olun.

Klas├Âr Yap─▒s─▒ ├ľrne─či

├ľrnek olarak CIFAR-10 veri setini ele alal─▒m. Klas├Âr yap─▒s─▒ a┼ča─č─▒daki gibi olmal─▒d─▒r:

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
|   |   |-- ...
|   |
|   |-- ...

Bu yap─▒land─▒r─▒lm─▒┼č yakla┼č─▒m, modelin e─čitim a┼čamas─▒nda iyi d├╝zenlenmi┼č s─▒n─▒flardan etkili bir ┼čekilde ├Â─črenebilmesini ve test ve do─črulama a┼čamalar─▒nda performans─▒ do─čru bir ┼čekilde de─čerlendirebilmesini sa─člar.

Kullan─▒m

├ľrnek

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

Desteklenen Veri Setleri

Ultralytics otomatik indirme ile a┼ča─č─▒daki veri k├╝melerini destekler:

  • Caltech 101: G├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma g├Ârevleri i├žin 101 nesne kategorisinin g├Âr├╝nt├╝lerini i├žeren bir veri k├╝mesi.
  • Caltech 256: Caltech 101'in 256 nesne kategorisi ve daha zorlu g├Âr├╝nt├╝ler i├žeren geni┼čletilmi┼č bir versiyonu.
  • CIFAR-10: S─▒n─▒f ba┼č─▒na 6K g├Âr├╝nt├╝ olmak ├╝zere 10 s─▒n─▒fta 60K 32x32 renkli g├Âr├╝nt├╝den olu┼čan bir veri k├╝mesi.
  • CIFAR-100: CIFAR-10'un 100 nesne kategorisi ve s─▒n─▒f ba┼č─▒na 600 g├Âr├╝nt├╝ i├žeren geni┼čletilmi┼č bir versiyonu.
  • Moda-MNIST: G├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma g├Ârevleri i├žin 10 moda kategorisine ait 70.000 gri tonlamal─▒ g├Âr├╝nt├╝den olu┼čan bir veri k├╝mesi.
  • ImageNet: Nesne alg─▒lama ve g├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma i├žin 14 milyondan fazla g├Âr├╝nt├╝ ve 20.000 kategori i├žeren b├╝y├╝k ├Âl├žekli bir veri k├╝mesi.
  • ImageNet-10: Daha h─▒zl─▒ deneme ve test i├žin ImageNet'in 10 kategorili daha k├╝├ž├╝k bir alt k├╝mesi.
  • Imagenette: Daha h─▒zl─▒ e─čitim ve test i├žin kolayca ay─▒rt edilebilen 10 s─▒n─▒f i├žeren daha k├╝├ž├╝k bir ImageNet alt k├╝mesi.
  • Imagewoof: G├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma g├Ârevleri i├žin 10 k├Âpek cinsi kategorisi i├žeren ImageNet'in daha zorlu bir alt k├╝mesi.
  • MNIST: G├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma g├Ârevleri i├žin el yaz─▒s─▒ rakamlar─▒n 70.000 gri tonlamal─▒ g├Âr├╝nt├╝s├╝nden olu┼čan bir veri k├╝mesi.

Kendi veri setinizi ekleme

Kendi veri setiniz varsa ve bunu Ultralytics ile s─▒n─▒fland─▒rma modellerini e─čitmek i├žin kullanmak istiyorsan─▒z, yukar─▒da "Veri seti format─▒" alt─▒nda belirtilen formata uygun oldu─čundan emin olun ve ard─▒ndan data arg├╝man─▒n─▒ veri k├╝mesi dizinine y├Ânlendirir.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (6), stormsson (1), GreatV (1)

Yorumlar