Carga de conjuntos de datos de clasificación
Si desea etiquetar imágenes completas como pertenecientes a una clase , deberá cargar un conjunto de datos de clasificación . Los conjuntos de datos de clasificación requieren imágenes/videos y están en carpetas distintas. Los nombres de las clases se derivan en función de los nombres de las carpetas.
- Por ejemplo, si está cargando imágenes de perros, gatos y mapaches, debe tener tres carpetas.
- Una carpeta debe llamarse "perros" y contener todas las imágenes de perros.
- Otra carpeta debe llamarse "gatos" y contener todas las imágenes de gatos.
- La tercera carpeta debe llamarse "mapaches" y contener todas las imágenes de mapaches.
- Para la detección de un solo elemento en un conjunto de datos de clasificación , seleccione Clasificación de etiqueta única
- Para la detección de varios elementos en un conjunto de datos de clasificación , seleccione Clasificación de etiquetas múltiples
Tenga en cuenta que si el objetivo es detectar movimiento o posición, es mejor crear un proyecto de detección de objetos con los datos deseados. Un proyecto de clasificación simplemente responde a la pregunta "¿Está presente esta etiqueta o anotación en esta imagen?"
¿Quiere convertir un conjunto de datos para usarlo en un proyecto de clasificación ?
Conversión de un conjunto de datos de detección de objetos en un conjunto de datos de clasificación mediante la función de preprocesamiento avanzado " Aislar objetos " de Roboflow.
¿Tiene algunos datos en un proyecto de detección de objetos de Roboflow que desea utilizar en un proyecto de clasificación? Así es cómo:
- Genere un conjunto de datos en el proyecto de origen con el paso de preprocesamiento I solate Objects , pero sin opciones de aumento, seleccionado.
- Esto creará recortes de todos los cuadros delimitadores del conjunto de datos del proyecto para que se entrene un clasificador.
- Exporte los datos de esa versión utilizando el método de clasificación de clips de OpenAI (vea la captura de pantalla) y descárguelos a su máquina local.
- Descomprima los datos descargados, cree un proyecto de clasificación de Roboflow y cargue la carpeta de imágenes descomprimida en él
- ¡Revise los datos, genere un nuevo conjunto de datos y entrene!
Modelos
Hemos creado cuadernos y tutoriales para ajustar cinco modelos de clasificación :
- Nuevo, a partir de enero de 2021: OpenAI CLIP
- ResNet-34
- EfficientNet
- MobileNetV2
- ResNet-32
Puede usar estos tutoriales para adaptar los modelos de clasificación a sus propios conjuntos de datos. Si desea explorar AutoML con un solo clic para la clasificación , comuníquese con nosotros .
Imágenes
Hay miles de conjuntos de datos de clasificación de imágenes disponibles públicamente en Roboflow Universe para descargar y usar en sus proyectos.
Publicaciones de blog
Regularmente escribimos y compartimos publicaciones de blog, incluidos tutoriales, recomendaciones para el preprocesamiento y aumento de datos, y técnicas para mejorar el rendimiento del modelo . Consulte nuestras publicaciones de blog relacionadas con el modelado de visión artificial aquí y todas las publicaciones de blog aquí .