─░├žeri─če ge├ž

Kaplan-Poz Veri K├╝mesi

Giri┼č

Ultralytics poz tahmini g├Ârevleri i├žin tasarlanm─▒┼č ├žok y├Ânl├╝ bir koleksiyon olan Tiger-Pose veri setini tan─▒tmaktad─▒r. Bu veri k├╝mesi, bir YouTube videosundan al─▒nan 263 g├Âr├╝nt├╝den olu┼čmakta olup 210 g├Âr├╝nt├╝ e─čitim ve 53 g├Âr├╝nt├╝ de do─črulama i├žin ayr─▒lm─▒┼čt─▒r. Poz tahmin algoritmas─▒n─▒ test etmek ve sorun gidermek i├žin m├╝kemmel bir kaynak olarak hizmet vermektedir.

Kaplan pozu veri k├╝mesi, 210 g├Âr├╝nt├╝den olu┼čan y├Ânetilebilir boyutuna ra─čmen ├že┼čitlilik sunmakta, bu da onu e─čitim i┼člem hatlar─▒n─▒ de─čerlendirmek, olas─▒ hatalar─▒ belirlemek ve poz tahmini i├žin daha b├╝y├╝k veri k├╝meleriyle ├žal─▒┼čmadan ├Ânce de─čerli bir ├Ân ad─▒m olarak hizmet etmek i├žin uygun hale getirmektedir.

Bu veri seti Ultralytics HUB ile kullan─▒lmak ├╝zere tasarlanm─▒┼čt─▒r ve YOLOv8.



─░zle: Ultralytics HUB Kullanarak Tiger-Pose Veri Setinde YOLOv8 Pose Modelini E─čitin

Veri K├╝mesi YAML

Bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyas─▒, bir veri k├╝mesinin yap─▒land─▒rma ayr─▒nt─▒lar─▒n─▒ belirtmek i├žin bir ara├ž g├Ârevi g├Âr├╝r. Dosya yollar─▒, s─▒n─▒f tan─▒mlar─▒ ve di─čer ilgili bilgiler gibi ├Ânemli verileri kapsar. ├ľzellikle, i├žin tiger-pose.yaml dosyas─▒nda, kontrol edebilirsiniz Ultralytics Tiger-Pose Veri Seti Yap─▒land─▒rma Dosyas─▒.

ultralytics/cfg/datasets/tiger-pose.yaml

# Ultralytics YOLO ­čÜÇ, AGPL-3.0 license
# Tiger Pose dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/pose/tiger-pose/
# Example usage: yolo train data=tiger-pose.yaml
# parent
# ÔöťÔöÇÔöÇ ultralytics
# ÔööÔöÇÔöÇ datasets
#     ÔööÔöÇÔöÇ tiger-pose  ÔćÉ downloads here (75.3 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/tiger-pose # dataset root dir
train: train # train images (relative to 'path') 210 images
val: val # val images (relative to 'path') 53 images

# Keypoints
kpt_shape: [12, 2] # number of keypoints, number of dims (2 for x,y or 3 for x,y,visible)
flip_idx: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

# Classes
names:
  0: tiger

# Download script/URL (optional)
download: https://ultralytics.com/assets/tiger-pose.zip

Kullan─▒m

Bir YOLOv8n-pose modelini 640 g├Âr├╝nt├╝ boyutuyla 100 epok i├žin Tiger-Pose veri k├╝mesi ├╝zerinde e─čitmek i├žin a┼ča─č─▒daki kod par├žac─▒klar─▒n─▒ kullanabilirsiniz. Kullan─▒labilir ba─č─▒ms─▒z de─či┼čkenlerin kapsaml─▒ bir listesi i├žin Model E─čitimi sayfas─▒na bak─▒n.

Tren ├ľrne─či

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="tiger-pose.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo task=pose mode=train data=tiger-pose.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

├ľrnek G├Âr├╝nt├╝ler ve A├ž─▒klamalar

Tiger-Pose veri k├╝mesinden baz─▒ g├Âr├╝nt├╝ ├Ârnekleri ve bunlara kar┼č─▒l─▒k gelen ek a├ž─▒klamalar a┼ča─č─▒da verilmi┼čtir:

Veri k├╝mesi ├Ârnek g├Âr├╝nt├╝s├╝

  • Mozaiklenmi┼č G├Âr├╝nt├╝: Bu g├Âr├╝nt├╝, mozaiklenmi┼č veri k├╝mesi g├Âr├╝nt├╝lerinden olu┼čan bir e─čitim grubunu g├Âstermektedir. Mozaikleme, e─čitim s─▒ras─▒nda kullan─▒lan ve her bir e─čitim grubundaki nesne ve sahne ├že┼čitlili─čini art─▒rmak i├žin birden fazla g├Âr├╝nt├╝y├╝ tek bir g├Âr├╝nt├╝de birle┼čtiren bir tekniktir. Bu, modelin farkl─▒ nesne boyutlar─▒na, en boy oranlar─▒na ve ba─člamlara genelleme yetene─čini geli┼čtirmeye yard─▒mc─▒ olur.

Bu ├Ârnek, Tiger-Pose veri k├╝mesindeki g├Âr├╝nt├╝lerin ├že┼čitlili─čini ve karma┼č─▒kl─▒─č─▒n─▒ ve e─čitim s├╝recinde mozaikleme kullanman─▒n faydalar─▒n─▒ g├Âstermektedir.

├ç─▒kar─▒m ├ľrne─či

├ç─▒kar─▒m ├ľrne─či

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a tiger-pose trained model

# Run inference
results = model.predict(source="https://youtu.be/MIBAT6BGE6U", show=True)
# Run inference using a tiger-pose trained model
yolo task=pose mode=predict source="https://youtu.be/MIBAT6BGE6U" show=True model="path/to/best.pt"

At─▒flar ve Te┼čekk├╝r

Veri seti AGPL-3.0 Lisans─▒ alt─▒nda kullan─▒ma sunulmu┼čtur.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (8), RizwanMunawar (1)

Yorumlar