21 февраля 2025 г.
Присоединяйтесь к нам, чтобы поближе познакомиться с лучшими наборами данных компьютерного зрения 2025 года. Узнайте, как разнообразные и высококачественные наборы данных способствуют созданию более интеллектуальных решений в области компьютерного зрения.
Знаете ли вы, что данные играют роль практически во всем, что вы делаете ежедневно? Просмотр видео, фотосъемка или проверка Google Maps - все это постоянный поток информации, собираемый более чем 75 миллиардами подключенных устройств. Эти данные составляют основу искусственного интеллекта (ИИ). Передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, опираются на визуальные данные для выявления закономерностей, интерпретации изображений и осмысления окружающего нас мира.
Интересно, что ценность данных заключается не только в их количестве. Гораздо важнее, насколько хорошо они организованы и подготовлены. Если набор данных беспорядочный или неполный, это может привести к ошибкам. Однако когда наборы данных чистые и разнообразные, они помогают моделям компьютерного зрения работать лучше, будь то распознавание объектов в толпе или анализ сложных визуальных образов. Качественные наборы данных имеют решающее значение.
В этой статье мы рассмотрим лучшие наборы данных для компьютерного зрения 2025 года и узнаем, как они способствуют построению более точных и эффективных моделей компьютерного зрения. Давайте начнем!
Набор данных компьютерного зрения - это коллекция изображений или видео, которые помогают системам компьютерного зрения научиться понимать и распознавать визуальную информацию. Эти наборы данных содержат метки или аннотации, которые помогают моделям распознавать объекты, людей, сцены и паттерны в данных.
Они могут использоваться для обучения моделей компьютерного зрения, помогая им улучшать такие задачи, как распознавание лиц, обнаружение объектов или анализ сцен. Чем лучше набор данных - хорошо организованный, разнообразный и точный - тем лучше работает модель искусственного зрения, что приводит к появлению более умных и полезных технологий в повседневной жизни.
Создание набора данных компьютерного зрения похоже на подготовку конспектов для обучения человека тому, как видеть и понимать мир. Все начинается со сбора изображений и видео, соответствующих конкретному разрабатываемому приложению.
Идеальный набор данных включает в себя различные примеры интересующих объектов, снятых с разных ракурсов, при различных условиях освещения, на разных фонах и в разных условиях. Такое разнообразие гарантирует, что модель компьютерного зрения научится точно распознавать паттерны и будет надежно работать в реальных условиях.
После сбора соответствующих изображений и видео следующий шаг - маркировка данных. Этот процесс включает в себя добавление тегов, аннотаций или описаний к данным, чтобы ИИ мог понять, что содержит каждое изображение или видео.
Метки могут включать названия объектов, их местоположение, границы или другие важные детали, которые помогают обучить модель точно распознавать и интерпретировать визуальную информацию. Маркировка данных превращает простую коллекцию изображений в структурированный набор данных, который можно использовать для обучения модели компьютерного зрения.
Возможно, вы задаетесь вопросом, что делает набор данных высококачественным. Существует множество факторов, таких как точность маркировки, разнообразие и согласованность. Например, если несколько аннотаторов маркируют набор данных для обнаружения объектов, чтобы определить кошачьи уши, один может пометить их как часть головы, в то время как другой пометит их отдельно как уши. Такое несоответствие может запутать модель и повлиять на ее способность к правильному обучению.
Вот краткий обзор качеств идеального набора данных для компьютерного зрения:
Модели Ultralytics YOLO, такие как YOLO11, созданы для работы с наборами данных в определенном формате файлов YOLO. Хотя преобразовать собственные данные в этот формат несложно, мы также предлагаем вариант, не требующий особых усилий, для тех, кто хочет начать экспериментировать прямо сейчас.
Пакет Ultralytics Python поддерживает широкий спектр наборов данных компьютерного зрения, позволяя вам погрузиться в проекты, использующие такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров или оценка позы, без дополнительной настройки.
Пользователи могут легко получить доступ к готовым наборам данных, таким как COCO, DOTA-v2.0, Open Images V7 и ImageNet, указав название набора данных в качестве одного из параметров в функции обучения. При этом набор данных автоматически загружается и предварительно настраивается, и вы можете сосредоточиться на построении и совершенствовании своих моделей.
Достижения в области искусственного зрения зависят от разнообразных и масштабных наборов данных, которые стимулируют инновации и позволяют совершать прорывы. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных наборов данных, поддерживаемых Ultralytics, которые влияют на модели компьютерного зрения.
ImageNet, созданный Фей-Фей Ли и ее командой в Принстонском университете в 2007 году и представленный в 2009 году, представляет собой большой набор данных, содержащий более 14 миллионов помеченных изображений. Она широко используется для обучения систем распознавания и категоризации различных объектов. Структурированный дизайн делает его особенно полезным для обучения моделей точной классификации изображений. Несмотря на то, что база данных хорошо документирована, она в основном посвящена классификации изображений и не содержит подробных аннотаций для таких задач, как обнаружение объектов.
Вот некоторые из ключевых достоинств ImageNet:
Однако, как и любой набор данных, он имеет свои ограничения. Вот некоторые из них, которые необходимо учитывать:
Набор данных DOTA-v2.0, где DOTA расшифровывается как Dataset for Object Detection in Aerial Images, представляет собой обширную коллекцию аэрофотоснимков, созданную специально для обнаружения объектов по ориентированным ограничительным рамкам (OBB). При обнаружении OBB используются повернутые ограничительные рамки для более точного совмещения с реальной ориентацией объектов на изображении. Этот метод особенно хорошо подходит для аэрофотоснимков, на которых объекты часто располагаются под разными углами, что обеспечивает более точную локализацию и лучшее обнаружение в целом.
Этот набор данных состоит из более чем 11 000 изображений и более 1,7 миллиона ориентированных ограничительных рамок для 18 категорий объектов. Изображения имеют размеры от 800×800 до 20 000×20 000 пикселей и включают такие объекты, как самолеты, корабли и здания.
Благодаря подробным аннотациям DOTA-v2.0 стала популярным выбором для проектов дистанционного зондирования и воздушного наблюдения. Вот некоторые ключевые особенности DOTA-v2.0:
Хотя у DOTA-v2 много достоинств, пользователям следует помнить о некоторых ограничениях:
Набор данных Roboflow 100 (RF100) был создан компанией Roboflow при поддержке Intel. Его можно использовать для тестирования и оценки того, насколько хорошо работают модели обнаружения объектов. Этот эталонный набор данных включает 100 различных наборов данных, выбранных из более чем 90 000 публичных наборов данных. В них содержится более 224 000 изображений и 800 классов объектов из таких областей, как здравоохранение, аэрофотосъемка и игры.
Вот некоторые из ключевых преимуществ использования RF100:
Несмотря на свои достоинства, RF100 имеет и некоторые недостатки, о которых следует помнить:
Набор данных COCO - один из самых распространенных наборов данных компьютерного зрения, содержащий более 330 000 изображений с подробными аннотациями к ним. Он предназначен для обнаружения объектов, сегментации и создания подписей к изображениям, что делает его ценным ресурсом для многих проектов. Его подробные метки, включая ограничительные рамки и маски сегментации, помогают системам научиться точно анализировать изображения.
Этот набор данных известен своей гибкостью и может использоваться для решения различных задач, от простых до сложных проектов. Он стал стандартом в области Vision AI и часто используется в задачах и соревнованиях для оценки эффективности моделей.
К числу его достоинств относятся:
Вот несколько ограничивающих факторов, о которых также следует знать:
Open Images V7 - это массивный набор данных с открытым исходным кодом, курируемый компанией Google и содержащий более 9 миллионов изображений с аннотациями для 600 категорий объектов. Она включает в себя различные типы аннотаций и идеально подходит для решения сложных задач компьютерного зрения. Его масштаб и глубина обеспечивают всеобъемлющий ресурс для обучения и тестирования моделей компьютерного зрения.
Кроме того, популярность набора данных Open Images V7 в научных исследованиях обеспечивает множество ресурсов и примеров, на которых пользователи могут учиться. Однако ее огромный размер может сделать загрузку и обработку трудоемкой, особенно для небольших команд. Кроме того, некоторые аннотации могут быть непоследовательными, что требует дополнительных усилий по очистке данных, а интеграция не всегда проходит гладко, поэтому может потребоваться дополнительная подготовка.
Выбор правильного набора данных - важная составляющая успеха вашего проекта по компьютерному зрению. Лучший выбор зависит от конкретной задачи - поиск подходящего набора поможет вашей модели приобрести нужные навыки. Кроме того, он должен легко интегрироваться с вашими инструментами, чтобы вы могли больше сосредоточиться на создании модели и меньше - на устранении неполадок.
.webp)
Высококачественные наборы данных являются основой любой модели компьютерного зрения, помогая системам научиться точно интерпретировать изображения. Разнообразные и хорошо проинвентаризированные наборы данных особенно важны, поскольку они позволяют моделям надежно работать в реальных сценариях и уменьшают количество ошибок, вызванных ограниченными или некачественными данными.
Ultralytics упрощает процесс доступа к наборам данных компьютерного зрения и работы с ними, облегчая поиск нужных данных для вашего проекта. Выбор правильного набора данных - важнейший шаг в создании высокопроизводительной модели, позволяющий получить более точные и эффективные результаты.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. На страницах наших решений вы найдете информацию о таких достижениях, как компьютерное зрение в здравоохранении и ИИ в самоуправляемых автомобилях. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и сделайте первый шаг к началу работы с компьютерным зрением уже сегодня!
