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データセット概要 | YOLOを学ぶ初心者に必須のデータセット（動物、作物、表情など）
人工知能やコンピュータービジョンに初めて触れる人にとって、最初に設定するのはYOLOモデルを実行するという「小さな目標」であることが多いです。私が学習していた頃は、まだYOLOv8に触れていた頃で、最初に取り組んだプロジェクトは「YOLOに基づく果物検出」でした。YOLOシリーズはYOLOv13にアップグレードされ、パフォーマンスと効率の両方が向上しました。
最新の YOLOv13 では、複雑なシナリオでの検出パフォーマンスを大幅に向上させるハイパーグラフベースの適応型相関強化 (HyperACE) メカニズムが導入されています。同時に、FullPAD パラダイムを採用し、強化された機能フローをバックボーン、ネック、ヘッドの全プロセスに注入して、より強力な情報連携を実現します。これに基づき、YOLOv13-NはYOLO11-Nと比較してmAPを3.0%、YOLOv12-Nと比較して1.5%向上させます。YOLOv13のリアルタイム物体検出における画期的な進歩は、その後の効率的で強力な検出システムの設計にも新たなアイデアをもたらします。
オープンソースコミュニティの貢献のおかげで、YOLOモデルは世代ごとに急速にアップグレードされてきました。しかし、多くの優れたものと同様に、初心者にとって適切なデータセットの選択は非常に重要です。HyperAIは、初心者がYOLOを試すのに適したデータセットをいくつかまとめ、皆さんが簡単に始められるように支援しています。
クリックすると、さらにオープン ソース データセットが表示されます。
航空写真データセットの概要
推定サイズ:1.14 GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/DvNwq
Bird Speciesは、鳥類の種を識別・分類するためのコンピュータービジョンモデルの学習に適した鳥類画像分類データセットです。このデータセットには7種類の鳥類が含まれており、それぞれ1,200枚の画像が含まれています。各種の画像には、その種の鳥の羽の模様、色、体の構造が含まれています。一部の画像は意図的にぼかしや傾きが加えられており、異なる種の鳥が2羽写っているため、現実世界の複雑さが増し、自然環境における正確な分類を可能にする堅牢なモデルとなっています。
推定サイズ:2.26GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/UGczX
このデータセットには、ナス、インゲン、オクラ、尖ったメロン、ジャガイモ、タマネギの 6 種類の野菜の画像が含まれており、野菜の検出、分類における機械学習とコンピューター ビジョンを強化するように設計されています。そして識別機能。
推定サイズ:1.99GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/bD5vr
Crops Diseaseは、様々な作物の病気を自動的に検出・分類するコンピュータビジョンモデルの開発を支援するために設計された、農作物病害画像データセットです。このデータセットには、トウモロコシ、トマト、ジャガイモなど、様々な作物に共通する病気を網羅した約1,300枚の農作物病害画像が含まれており、各画像には特定の病気カテゴリーがアノテーションされています。
推定サイズ:3.77GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/ZaUdh
このデータセットには約7万枚の画像が含まれており、9つの表情カテゴリをカバーし、基本的な感情と複雑な感情の両方を考慮しています。コンピュータービジョンにおける感情認識、ヒューマンコンピュータインタラクション、メンタルヘルス分析、インテリジェントモニタリングなどの応用シナリオに適しています。
推定サイズ:1GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/fEVuJ
道路ハザードデータセットには2,700枚の画像が含まれており、主に道路上の穴、ひび割れ、開いたマンホールの検出に使用されます。このデータセットは、データの多様性と堅牢性を高めるために拡張されています。画像はトレーニングセットと検証セットに分かれており、3つの異なるカテゴリに分類されています。
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/M8rqJ
Dog Breedsは、様々な犬種の画像を収録した犬種画像データセットです。犬種分類モデルの学習と評価を支援するために設計されています。このデータセットには、100種類以上の犬種（テリア、ハウンド、マスティフ、スパニエル、ビションフリーゼなど）の数千枚（17,000枚以上）の画像が含まれており、犬種認識システムの開発を支援するように設計されています。
推定サイズ:37.06MB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/5SgsE
このデータセットには、クマ、鳥、猫、牛、鹿、犬、イルカ、ゾウ、キリン、馬、カンガルー、ライオン、パンダ、トラ、シマウマの15種類の動物の画像フォルダが含まれています。各フォルダはフォルダ名に対応するクラスを表し、少なくとも120枚の画像が含まれています。すべての画像は224×224で、画像分類に適しています。画像はインターネットからダウンロードされ、OpenCVライブラリを用いて前処理（リサイズと拡張）されています。そのため、このデータセットは追加のデータ拡張なしで直接学習に使用できます。
8 、 UAVDT UAV ターゲット検出および追跡ビデオ データ セット
推定サイズ:1.14 GB
ダウンロードアドレス:https://go.hyper.ai/0f4Ej
UAVDTは「UAV Object Detection and Tracking Large-Scale Video Dataset（UAV物体検出・追跡大規模動画データセット）」の略称です。10時間分の生の動画と、手動で注釈が付けられた境界ボックスと、車両カテゴリーやオクルージョンなどの有用なラベルが付いた約8,000枚の代表的な動画フレームが含まれています。ドローンによって様々な複雑なシナリオで撮影されたこのデータセットは、主に物体検出（DET）、単一物体追跡（SOT）、複数物体追跡（MOT）という3つの基本タスクに対応しています。
上記はHyperAIがまとめた航空写真データセットです。 hyper.ai 公式 Web サイトに掲載したいリソースがある場合は、ぜひメッセージを残すか、投稿を送信してお知らせください。
HyperAIについて Hyper.ai
HyperAI（hyper.ai）は、中国をリードする人工知能とハイパフォーマンス・コンピューティングのコミュニティである。国内データサイエンス分野のインフラとなり、国内開発者に豊富で質の高い公共リソースを提供することに注力しています。
* 1,200 を超える公開データセットに対して国内の高速ダウンロード ノードを提供
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