─░├žeri─če ge├ž

Roboflow Universe Carparts Segmentasyon Veri K├╝mesi

Bu Roboflow Carparts Segmentasyon Veri K├╝mesi, bilgisayarla g├Ârme uygulamalar─▒ i├žin tasarlanm─▒┼č, ├Âzellikle araba par├žalar─▒yla ilgili segmentasyon g├Ârevlerine odaklanan, se├žilmi┼č bir g├Âr├╝nt├╝ ve video koleksiyonudur. Bu veri k├╝mesi, segmentasyon modellerini e─čitmek ve test etmek i├žin de─čerli a├ž─▒klamal─▒ ├Ârnekler sunan, birden fazla perspektiften ├žekilmi┼č ├že┼čitli g├Ârseller sa─člar.

─░ster otomotiv ara┼čt─▒rmalar─▒ ├╝zerinde ├žal─▒┼č─▒yor, ister ara├ž bak─▒m─▒ i├žin yapay zeka ├ž├Âz├╝mleri geli┼čtiriyor veya bilgisayarla g├Ârme uygulamalar─▒n─▒ ke┼čfediyor olun, Carparts Segmentasyon Veri Seti, projelerinizde do─črulu─ču ve verimlili─či art─▒rmak i├žin de─čerli bir kaynak g├Ârevi g├Âr├╝r.



─░zle: Ultralytics HUB Kullanarak Carparts ├ľrnek Segmentasyonu

Veri K├╝mesi Yap─▒s─▒

Carparts Segmentasyon Veri Seti i├žindeki veri da─č─▒l─▒m─▒ a┼ča─č─▒da belirtildi─či ┼čekilde d├╝zenlenmi┼čtir:

  • E─čitim seti: Her birine kar┼č─▒l─▒k gelen a├ž─▒klamalar─▒n e┼člik etti─či 3156 g├Âr├╝nt├╝ i├žerir.
  • Test seti: Her biri ilgili ek a├ž─▒klamalarla e┼čle┼čtirilmi┼č 276 g├Âr├╝nt├╝den olu┼čur.
  • Do─črulama seti: Her biri ilgili ek a├ž─▒klamalara sahip 401 g├Âr├╝nt├╝den olu┼čur.

Uygulamalar

Carparts Segmentasyonu otomotiv kalite kontrol├╝, oto tamir, e-ticaret kataloglama, trafik izleme, otonom ara├žlar, sigorta i┼člemleri, geri d├Ân├╝┼č├╝m ve ak─▒ll─▒ ┼čehir giri┼čimlerinde uygulama alan─▒ bulmaktad─▒r. Farkl─▒ ara├ž bile┼čenlerini do─čru bir ┼čekilde tan─▒mlayarak ve kategorize ederek s├╝re├žleri kolayla┼čt─▒r─▒r, ├že┼čitli end├╝strilerde verimlili─če ve otomasyona katk─▒da bulunur.

Veri K├╝mesi YAML

Veri k├╝mesi yap─▒land─▒rmas─▒n─▒ tan─▒mlamak i├žin bir YAML (Yet Another Markup Language) dosyas─▒ kullan─▒l─▒r. Veri k├╝mesinin yollar─▒, s─▒n─▒flar─▒ ve di─čer ilgili bilgiler hakk─▒nda bilgi i├žerir. Paket Segmentasyonu veri k├╝mesi s├Âz konusu oldu─čunda carparts-seg.yaml dosyas─▒ ┼ču adreste tutulur https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/carparts-seg.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/carparts-seg.yaml

# Ultralytics YOLO ­čÜÇ, AGPL-3.0 license
# Carparts-seg dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/carparts-seg/
# Example usage: yolo train data=carparts-seg.yaml
# parent
# ÔöťÔöÇÔöÇ ultralytics
# ÔööÔöÇÔöÇ datasets
#     ÔööÔöÇÔöÇ carparts-seg  ÔćÉ downloads here (132 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/carparts-seg # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 3516 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 276 images
test: test/images # test images (relative to 'path') 401 images

# Classes
names:
  0: back_bumper
  1: back_door
  2: back_glass
  3: back_left_door
  4: back_left_light
  5: back_light
  6: back_right_door
  7: back_right_light
  8: front_bumper
  9: front_door
  10: front_glass
  11: front_left_door
  12: front_left_light
  13: front_light
  14: front_right_door
  15: front_right_light
  16: hood
  17: left_mirror
  18: object
  19: right_mirror
  20: tailgate
  21: trunk
  22: wheel

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

Kullan─▒m

Ultralytics YOLOv8n modelini 640 g├Âr├╝nt├╝ boyutunda 100 epok i├žin Carparts Segmentation 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-seg.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

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

├ľrnek Veriler ve A├ž─▒klamalar

Carparts Segmentation veri k├╝mesi, ├že┼čitli perspektiflerden ├žekilmi┼č ├žok say─▒da g├Âr├╝nt├╝ ve video i├žermektedir. A┼ča─č─▒da, veri k├╝mesinden veri ├Ârneklerini ve bunlara kar┼č─▒l─▒k gelen a├ž─▒klamalar─▒ bulacaks─▒n─▒z:

Veri k├╝mesi ├Ârnek g├Âr├╝nt├╝s├╝

  • Bu g├Âr├╝nt├╝, tan─▒mlanan nesneleri ├ževreleyen maskeler ile a├ž─▒klamal─▒ s─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutular i├žeren bir ├Ârnek i├žindeki nesne segmentasyonunu g├Âstermektedir. Veri k├╝mesi, ├že┼čitli konumlarda, ortamlarda ve yo─čunluklarda ├žekilen ├že┼čitli g├Âr├╝nt├╝lerden olu┼čmakta ve bu g├Âreve ├Âzg├╝ modeller olu┼čturmak i├žin kapsaml─▒ bir kaynak g├Ârevi g├Ârmektedir.
  • Bu ├Ârnek, veri k├╝mesinin do─čas─▒nda bulunan ├že┼čitlili─či ve karma┼č─▒kl─▒─č─▒ vurgulamakta ve ├Âzellikle araba par├žalar─▒ segmentasyonu alan─▒nda bilgisayarla g├Ârme g├Ârevlerinde y├╝ksek kaliteli verilerin ├Ânemli rol├╝n├╝ vurgulamaktad─▒r.

At─▒flar ve Te┼čekk├╝r

Carparts Segmentasyon veri setini ara┼čt─▒rma veya geli┼čtirme projelerinize entegre ederseniz, l├╝tfen a┼ča─č─▒daki makaleye at─▒fta bulunun:

   @misc{ car-seg-un1pm_dataset,
        title = { car-seg Dataset },
        type = { Open Source Dataset },
        author = { Gianmarco Russo },
        howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/gianmarco-russo-vt9xr/car-seg-un1pm } },
        url = { https://universe.roboflow.com/gianmarco-russo-vt9xr/car-seg-un1pm },
        journal = { Roboflow Universe },
        publisher = { Roboflow },
        year = { 2023 },
        month = { nov },
        note = { visited on 2024-01-24 },
    }

Ara├ž bak─▒m─▒ ve ara┼čt─▒rma projeleri i├žin de─čerli bir kaynak olan Carparts Segmentation veri setinin geli┼čtirilmesi ve y├Ânetilmesinde g├Âsterdikleri ├Âzveri i├žin Roboflow ekibine te┼čekk├╝rlerimizi sunar─▒z. Carparts Segmentation veri seti ve yarat─▒c─▒lar─▒ hakk─▒nda daha fazla bilgi i├žin l├╝tfen CarParts Segmentation Veri Seti Sayfas─▒n─▒ ziyaret edin.



Created 2024-01-25, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (3), RizwanMunawar (2)

Yorumlar