上传分类数据集
如果您希望将整个图像标记为属于某个类别，那么您需要上传一个分类数据集。 分类数据集需要图像/视频，并且位于不同的文件夹中。 类名是根据文件夹名派生的。
- 例如，如果您要上传狗、猫和浣熊的图像，您应该有三个文件夹。
- 一个文件夹应该被称为“狗”，并包含所有的狗图像。
- 另一个文件夹应该被称为“cats”并包含所有的猫图像。
- 第三个文件夹应称为“浣熊”并包含所有浣熊图像。
- 要检测分类数据集中的单个项目，请选择单标签分类
- 要检测分类数据集中的多个项目，请选择多标签分类
请注意，如果目标是检测运动或位置，最好使用所需数据创建对象检测项目。 分类项目仅回答“此图像中是否存在此标签或注释？”的问题。
想要转换数据集以用于分类项目？
使用 Roboflow 的“ 隔离对象”高级预处理功能将对象检测数据集转换为分类数据集。
您想在分类项目中使用 Roboflow 对象检测项目中的一些数据吗？就是这样：
- 选择Isolate Objects预处理步骤，但不选择扩充选项，在源项目中生成数据集。
- 这将从项目的数据集中创建所有边界框的裁剪，用于训练分类器
- 使用OpenAI Clip Classification方法从该版本导出数据（参见屏幕截图）并下载到本地计算机。
- 解压下载的数据，创建一个Roboflow分类项目，将解压后的图片文件夹上传到里面
- 查看数据，生成新数据集并进行训练！
楷模
我们已经建立了适合五种分类模型的笔记本和教程：
- 新，截至 2021 年 1 月： OpenAI CLIP
- ResNet-34
- 高效网络
- MobileNetV2
- ResNet-32
您可以使用这些教程将分类模型拟合到您自己的数据集。如果您想探索一键式 AutoML进行分类，请联系我们。
图片
Roboflow Universe 上有数以千计的公开图像分类数据集可供下载并在您的项目中使用。
博客文章
我们定期撰写和分享博客文章，包括教程、预处理和增强数据的建议，以及提高模型性能的技术。在此处查看我们与计算机视觉建模相关的博客文章和此处的所有博客文章。