分類データセットのアップロード
画像全体にクラスに属するものとしてラベルを付ける場合は、分類データセットをアップロードする必要があります。 分類データセットには画像/ビデオが必要であり、個別のフォルダーにあります。 クラス名は、フォルダ名に基づいて派生します。
- たとえば、犬、猫、アライグマの画像をアップロードする場合は、3つのフォルダが必要です。
- 1つのフォルダは「犬」と呼ばれ、すべての犬の画像が含まれている必要があります。
- 別のフォルダは「猫」と呼ばれ、すべての猫の画像が含まれている必要があります。
- 3番目のフォルダは「raccoons」と呼ばれ、すべてのアライグマの画像が含まれている必要があります。分類データセット内の単一アイテムを検出するには、[単一ラベル分類]を選択します
- 分類データセット内の複数のアイテムを検出するには、[マルチラベル分類]を選択します
目標が動きや位置を検出することである場合は、目的のデータを使用してオブジェクト検出プロジェクトを作成することをお勧めします。 分類プロジェクトは、「このラベルまたは注釈はこの画像に存在しますか？」という質問に答えるだけです。
分類プロジェクトで使用するためにデータセットを変換したいですか？
Roboflowの「 IsolateObjects 」の高度な前処理機能を使用して、オブジェクト検出データセットを分類データセットに変換します。
分類プロジェクトで使用したいRoboflowオブジェクト検出プロジェクトのデータがありますか？方法は次のとおりです。
- I solate Objectsの前処理ステップを使用してソースプロジェクトにデータセットを生成しますが、拡張オプションは選択されていません。
- これにより、プロジェクトのデータセットからすべてのバウンディングボックスの切り抜きが作成され、分類子のトレーニングが行われます。
- OpenAIクリップ分類方法（スクリーンショットを参照）を使用してそのバージョンからデータをエクスポートし、ローカルマシンにダウンロードします。
- ダウンロードしたデータを解凍し、Roboflow分類プロジェクトを作成して、解凍した画像のフォルダーをアップロードします。
- データを確認し、新しいデータセットを生成して、トレーニングしてください。
モデル
5つの分類モデルを適合させるためのノートブックとチュートリアルを作成しました。
- 新規、2021年1月現在: OpenAI CLIP
- ResNet-34
- EfficientNet
- MobileNetV2
- ResNet-32
これらのチュートリアルを使用して、分類モデルを独自のデータセットに適合させることができます。 分類のためにワンクリックAutoMLを探索したい場合は、私たちに連絡してください
画像
プロジェクトでダウンロードして使用するために、ロボフローユニバースで公開されている何千もの画像分類データセットがあります。
ブログ投稿
チュートリアル、データの前処理と拡張に関する推奨事項、モデルのパフォーマンスを向上させるための手法など、ブログの投稿を定期的に作成して共有しています。 コンピュータービジョンモデリング関連のブログ投稿はこちら、すべてのブログ投稿はこちらをご覧ください。