Moda-MNIST Veri Kümesi

Fashion-MNIST veri kümesi, 60.000 örnekten oluşan bir eğitim kümesi ve 10.000 örnekten oluşan bir test kümesinden oluşan Zalando'nun makale görüntülerinden oluşan bir veritabanıdır. Her örnek, 10 sınıftan bir etiketle ilişkilendirilmiş 28x28 gri tonlamalı bir görüntüdür. Fashion-MNIST'in makine öğrenimi algoritmalarını kıyaslamak için orijinal MNIST veri kümesinin yerine doğrudan geçmesi amaçlanmıştır.

Temel Özellikler

• Fashion-MNIST, Zalando'nun makale görüntülerinden oluşan 60.000 eğitim görüntüsü ve 10.000 test görüntüsü içermektedir.
• Veri kümesi 28x28 piksel boyutunda gri tonlamalı görüntülerden oluşmaktadır.
• Her pikselin kendisiyle ilişkili tek bir piksel değeri vardır ve bu değer o pikselin açıklığını veya koyuluğunu gösterir; daha yüksek sayılar daha koyu anlamına gelir. Bu piksel değeri 0 ile 255 arasında bir tamsayıdır.
• Fashion-MNIST, özellikle görüntü sınıflandırma görevleri için makine öğrenimi alanında eğitim ve test için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Veri Kümesi Yapısı

Fashion-MNIST veri kümesi iki alt kümeye ayrılmıştır:

1. Eğitim Seti: Bu alt küme, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan 60.000 görüntü içerir.
2. Test Kümesi: Bu alt küme, eğitilen modelleri test etmek ve kıyaslamak için kullanılan 10.000 görüntüden oluşur.

Etiketler

Her bir eğitim ve test örneği aşağıdaki etiketlerden birine atanır:

1. Tişört/üst
2. Pantolon
3. Kazak
4. Elbise
5. Palto
6. Sandalet
7. Gömlek
8. Spor Ayakkabı
9. Çanta
10. Ayak bileği botu

Uygulamalar

Fashion-MNIST veri seti, görüntü sınıflandırma görevlerinde Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), Destek Vektör Makineleri (SVM'ler) ve diğer çeşitli makine öğrenimi algoritmaları gibi derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri setinin basit ve iyi yapılandırılmış formatı, onu makine öğrenimi ve bilgisayarla görme alanındaki araştırmacılar ve uygulayıcılar için önemli bir kaynak haline getirmektedir.

Kullanım

Bir CNN modelini Fashion-MNIST veri kümesinde 28x28 görüntü boyutuyla 100 epok için eğitmek için aşağıdaki kod parçacıklarını kullanabilirsiniz. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı bir listesi için Model Eğitimi sayfasına bakın.

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

Örnek Görüntüler ve Açıklamalar

Fashion-MNIST veri kümesi, Zalando'nun makale görüntülerinin gri tonlamalı görüntülerini içerir ve görüntü sınıflandırma görevleri için iyi yapılandırılmış bir veri kümesi sağlar. İşte veri kümesinden bazı görüntü örnekleri:

Örnek, Fashion-MNIST veri kümesindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını göstermekte ve sağlam görüntü sınıflandırma modellerini eğitmek için çeşitli bir veri kümesinin önemini vurgulamaktadır.

Teşekkür

Fashion-MNIST veri setini araştırma veya geliştirme çalışmalarınızda kullanırsanız, lütfen GitHub deposuna bağlantı vererek veri setini onaylayın. Bu veri seti Zalando Research tarafından kullanıma sunulmuştur.

Yorumlar