Afrika Yaban Hayatı Veri Seti

This dataset showcases four common animal classes typically found in South African nature reserves. It includes images of African wildlife such as buffalo, elephant, rhino, and zebra, providing valuable insights into their characteristics. Essential for training computer vision algorithms, this dataset aids in identifying animals in various habitats, from zoos to forests, and supports wildlife research.

İzle: African Wildlife Animals Detection using Ultralytics YOLO11

Veri Kümesi Yapısı

Afrika yaban hayatı nesneleri algılama veri kümesi üç alt kümeye ayrılmıştır:

• Eğitim seti: Her biri ilgili açıklamalara sahip 1052 görüntü içerir.
• Doğrulama seti: Her biri eşleştirilmiş ek açıklamalara sahip 225 görüntü içerir.
• Test seti: Her biri eşleştirilmiş ek açıklamalara sahip 227 görüntüden oluşur.

Uygulamalar

This dataset can be applied in various computer vision tasks such as object detection, object tracking, and research. Specifically, it can be used to train and evaluate models for identifying African wildlife objects in images, which can have applications in wildlife conservation, ecological research, and monitoring efforts in natural reserves and protected areas. Additionally, it can serve as a valuable resource for educational purposes, enabling students and researchers to study and understand the characteristics and behaviors of different animal species.

Veri Kümesi YAML

Bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyası, yollar, sınıflar ve diğer ilgili ayrıntılar dahil olmak üzere veri kümesi yapılandırmasını tanımlar. Afrika yaban hayatı veri kümesi için african-wildlife.yaml dosyası şu adreste bulunur https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/african-wildlife.yaml.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# African-wildlife dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/african-wildlife/
# Example usage: yolo train data=african-wildlife.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── african-wildlife  ← downloads here (100 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/african-wildlife # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 1052 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 225 images
test: test/images # test images (relative to 'path') 227 images

# Classes
names:
  0: buffalo
  1: elephant
  2: rhino
  3: zebra

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/african-wildlife.zip

Kullanım

To train a YOLO11n model on the African wildlife dataset for 100 epochs with an image size of 640, use the provided code samples. For a comprehensive list of available parameters, refer to the model's Training page.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=african-wildlife.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a brain-tumor fine-tuned model

# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/african-wildlife-sample.jpg")

# Start prediction with a finetuned *.pt model
yolo detect predict model='path/to/best.pt' imgsz=640 source="https://ultralytics.com/assets/african-wildlife-sample.jpg"

Örnek Görüntüler ve Açıklamalar

Afrika vahşi yaşam veri kümesi, çeşitli hayvan türlerini ve doğal yaşam alanlarını sergileyen çok çeşitli görüntülerden oluşmaktadır. Aşağıda, veri setinden her birine karşılık gelen açıklamaların eşlik ettiği görüntü örnekleri yer almaktadır.

• Mozaiklenmiş Görüntü: Burada, mozaiklenmiş veri kümesi görüntülerinden oluşan bir eğitim grubu sunuyoruz. Bir eğitim tekniği olan mozaikleme, birden fazla görüntüyü tek bir görüntüde birleştirerek yığın çeşitliliğini zenginleştirir. Bu yöntem, modelin farklı nesne boyutları, en boy oranları ve bağlamlar arasında genelleme yapma yeteneğini geliştirmeye yardımcı olur.

Bu örnek, Afrika yaban hayatı veri setindeki görüntülerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını göstermekte ve eğitim sürecinde mozaiklemenin faydalarını vurgulamaktadır.

Atıflar ve Teşekkür

Veri seti AGPL-3.0 Lisansı altında kullanıma sunulmuştur.

SSS

Afrika Yaban Hayatı Veri Seti nedir ve bilgisayarla görme projelerinde nasıl kullanılabilir?

Afrika Vahşi Yaşam Veri Kümesi, Güney Afrika doğa rezervlerinde bulunan dört yaygın hayvan türünün görüntülerini içerir: bufalo, fil, gergedan ve zebra. Nesne algılama ve hayvan tanımlamada bilgisayarla görme algoritmalarını eğitmek için değerli bir kaynaktır. Veri seti nesne takibi, araştırma ve koruma çalışmaları gibi çeşitli görevleri desteklemektedir. Veri setinin yapısı ve uygulamaları hakkında daha fazla bilgi için Veri Seti Yapısı ve Veri Seti Uygulamaları bölümlerine bakınız.

Afrika Vahşi Yaşam Veri Kümesini kullanarak bir YOLO11 modelini nasıl eğitebilirim?

Afrika Vahşi Yaşam Veri Kümesi üzerinde bir YOLO11 modelini eğitmek için african-wildlife.yaml yapılandırma dosyası. Aşağıda, YOLO11n modelinin 640 görüntü boyutuyla 100 epok için nasıl eğitileceğine dair bir örnek verilmiştir:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="african-wildlife.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=african-wildlife.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Ek eğitim parametreleri ve seçenekleri için Eğitim belgelerine bakın.

Afrika Vahşi Yaşam Veri Kümesi için YAML yapılandırma dosyasını nerede bulabilirim?

Afrika Yaban Hayatı Veri Kümesi için YAML yapılandırma dosyası african-wildlife.yamladresinde bulunabilir. bu GitHub bağlantısı. This file defines the dataset configuration, including paths, classes, and other details crucial for training machine learning models. See the Veri Kümesi YAML bölümünde daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.

Afrika Yaban Hayatı Veri Setinden örnek görüntüleri ve açıklamaları görebilir miyim?

Evet, Afrika Yaban Hayatı Veri Seti, doğal ortamlarında çeşitli hayvan türlerini sergileyen çok çeşitli görüntüler içermektedir. Örnek görüntüleri ve bunlara karşılık gelen açıklamaları Örnek Görüntüler ve Açıklamalar bölümünde görüntüleyebilirsiniz. Bu bölümde ayrıca, zenginleştirilmiş toplu çeşitlilik için birden fazla görüntüyü tek bir görüntüde birleştirmek ve modelin genelleme yeteneğini artırmak için mozaikleme tekniğinin kullanımı gösterilmektedir.

Afrika Yaban Hayatı Veri Seti, yaban hayatının korunması ve araştırılmasını desteklemek için nasıl kullanılabilir?

Afrika Yaban Hayatı Veri Seti, farklı habitatlardaki Afrika yaban hayatını tanımlamak için modellerin eğitilmesini ve değerlendirilmesini sağlayarak yaban hayatının korunmasını ve araştırılmasını desteklemek için idealdir. Bu modeller hayvan popülasyonlarının izlenmesine, davranışlarının incelenmesine ve koruma ihtiyaçlarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca bu veri seti, öğrencilerin ve araştırmacıların farklı hayvan türlerinin özelliklerini ve davranışlarını anlamalarına yardımcı olarak eğitim amaçlı kullanılabilir. Daha fazla ayrıntı Uygulamalar bölümünde bulunabilir.

📅 8 ay önce oluşturuldu ✏️ 1 ay önce güncellendi

Yorumlar