Fazendo upload de conjuntos de dados de classificação
Se você deseja rotular imagens inteiras como pertencentes a uma classe , será necessário fazer upload de um conjunto de dados de classificação . Os conjuntos de dados de classificação exigem imagens/vídeos e estão em pastas distintas. Os nomes de classe são derivados com base nos nomes das pastas.
- Por exemplo, se você estiver carregando imagens de cães, gatos e guaxinins, deverá ter três pastas.
- Uma pasta deve ser chamada de "cães" e conter todas as imagens de cães.
- Outra pasta deve se chamar "gatos" e conter todas as imagens de gatos.
- A terceira pasta deve ser chamada de "guaxinins" e conter todas as imagens de guaxinins.
- Para detecção de um único item em um conjunto de dados de classificação , selecione Classificação de rótulo único
- Para detecção de vários itens em um conjunto de dados de classificação , selecione Classificação de vários rótulos
Observe que se o objetivo é detectar movimento ou posição, é melhor criar um projeto de detecção de objetos com os dados desejados. Um projeto de Classificação apenas responde à pergunta "Esta etiqueta ou anotação está presente nesta imagem?"
Deseja converter um conjunto de dados para uso em um projeto de classificação ?
Convertendo um conjunto de dados de detecção de objetos em um conjunto de dados de classificação usando o recurso de pré-processamento avançado " Isolate Objects " do Roboflow.
Tem alguns dados em um projeto de detecção de objetos Roboflow que deseja usar em um projeto de classificação? Veja como:
- Gere um conjunto de dados no projeto de origem com a etapa de pré-processamento I solate Objects , mas sem opções de aumento selecionadas.
- Isso criará cortes de todas as caixas delimitadoras do conjunto de dados do projeto para um classificador ser treinado
- Exporte os dados dessa versão usando o método OpenAI Clip Classification (veja a captura de tela) e baixe para sua máquina local.
- Descompacte os dados baixados, crie um projeto de classificação Roboflow e carregue a pasta de imagens descompactada para ele
- Revise os dados, gere um novo conjunto de dados e treine!
Modelos
Construímos notebooks e tutoriais para ajustar cinco modelos de classificação :
- Novo, a partir de janeiro de 2021: OpenAI CLIP
- ResNet-34
- EfficientNet
- MobileNetV2
- ResNet-32
Você pode usar esses tutoriais para ajustar os modelos de classificação aos seus próprios conjuntos de dados. Se você quiser explorar o AutoML com um clique para classificação , entre em contato conosco .
Imagens
Existem milhares de conjuntos de dados de classificação de imagens disponíveis publicamente no Roboflow Universe para download e uso em seus projetos.
Postagens no blog
Escrevemos e compartilhamos regularmente postagens de blog, incluindo tutoriais, recomendações para pré-processamento e aumento de dados e técnicas para melhorar o desempenho do modelo . Confira nossas postagens de blog relacionadas à modelagem de visão computacional aqui e todas as postagens do blog aqui .