Téléchargement d'ensembles de données de classification
Si vous cherchez à étiqueter des images entières comme appartenant à une classe , vous devrez télécharger un ensemble de données de classification . Les ensembles de données de classification nécessitent des images/vidéos et se trouvent dans des dossiers distincts. Les noms de classe sont dérivés en fonction des noms de dossier.
- Par exemple, si vous téléchargez des images de chiens, de chats et de ratons laveurs, vous devez avoir trois dossiers.
- Un dossier doit s'appeler "chiens" et contenir toutes les images de chiens.
- Un autre dossier devrait s'appeler "cats" et contenir toutes les images de chats.
- Le troisième dossier devrait s'appeler "ratons laveurs" et contenir toutes les images de ratons laveurs.
- Pour la détection d'un élément unique dans un jeu de données de classification , sélectionnez Classification à étiquette unique
- Pour la détection de plusieurs éléments dans un jeu de données de classification , sélectionnez Classification multi- étiquettes
Notez que si le but est de détecter un mouvement ou une position, il est préférable de créer un projet de détection d'objet avec les données souhaitées. Un projet de classification répond simplement à la question « Cette étiquette ou cette annotation est-elle présente dans cette image ? »
Vous souhaitez convertir un jeu de données pour l'utiliser dans un projet de classification ?
Conversion d'un ensemble de données de détection d'objets en un ensemble de données de classification à l'aide de la fonction de prétraitement avancé « Isoler les objets » de Roboflow.
Vous avez des données dans un projet de détection d'objets Roboflow que vous souhaitez utiliser dans un projet de classification ? Voici comment:
- Générer un jeu de données dans le projet source avec l'étape de prétraitement I solate Objects , but no augmentation options, sélectionnée.
- Cela créera des cultures de toutes les boîtes englobantes de l'ensemble de données du projet pour qu'un classificateur soit formé sur
- Exportez les données de cette version à l'aide de la méthode OpenAI Clip Classification (voir capture d'écran) et téléchargez-les sur votre ordinateur local.
- Décompressez les données téléchargées, créez un projet de classification Roboflow et téléchargez-y le dossier d'images décompressé
- Examinez les données, générez un nouvel ensemble de données et entraînez-vous !
Des modèles
Nous avons construit des cahiers et des tutoriels pour adapter cinq modèles de classification :
- Nouveau, à partir de janvier 2021 : OpenAI CLIP
- ResNet-34
- EfficientNet
- MobileNetV2
- ResNet-32
Vous pouvez utiliser ces didacticiels pour adapter des modèles de classification à vos propres jeux de données. Si vous souhaitez découvrir AutoML en un clic pour la classification , contactez-nous .
Images
Il existe des milliers d'ensembles de données de classification d'images accessibles au public sur Roboflow Universe pour téléchargement et utilisation dans vos projets.
Billets de blog
Nous écrivons et partageons régulièrement des articles de blog, y compris des tutoriels, des recommandations pour le prétraitement et l'augmentation des données, et des techniques pour améliorer les performances des modèles . Consultez nos articles de blog liés à la modélisation de la vision par ordinateur ici et tous les articles de blog ici .