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데이터세트 요약 | YOLO 학습 초보자를 위한 필수 데이터세트(동물, 농작물, 얼굴 표정 등 포함)
인공지능과 컴퓨터 비전을 처음 접하는 사람들이 스스로에게 설정하는 첫 번째 "작은 목표"는 종종 YOLO 모델 실행입니다. 저는 학습할 당시 YOLOv8을 접하고 있었고, 제가 처음 진행한 프로젝트는 "YOLO 기반 과일 감지"였습니다.YOLO 시리즈는 성능과 효율성이 모두 향상된 YOLOv13으로 업그레이드되었습니다.
최신 YOLOv13은 복잡한 시나리오에서 감지 성능을 크게 향상시키는 Hypergraph 기반 적응적 상관 관계 향상(HyperACE) 메커니즘을 도입했습니다.동시에 FullPAD 패러다임을 채택하여 백본, 넥, 헤드의 전체 프로세스에 향상된 기능 흐름을 주입하여 보다 강력한 정보 협업을 실현합니다.이를 바탕으로 YOLOv13-N은 YOLO11-N에 비해 mAP를 3.0%, YOLOv12-N에 비해 1.5% 향상시켰습니다. YOLOv13은 실시간 객체 감지 분야에서 획기적인 성과를 거두었으며, 향후 효율적이고 강력한 감지 시스템을 설계하는 데에도 새로운 아이디어를 제공합니다.
오픈 소스 커뮤니티의 기여 덕분에 YOLO 모델은 세대를 거듭하며 빠르게 업그레이드되어 왔습니다. 하지만 다른 많은 훌륭한 것들과 마찬가지로, 초보자에게는 적절한 데이터셋을 선택하는 것이 매우 중요합니다. HyperAI는 초보자가 YOLO를 실험해 볼 수 있도록 몇 가지 데이터셋을 모아 YOLO를 쉽게 시작할 수 있도록 돕고자 합니다.
더 많은 오픈 소스 데이터 세트를 보려면 클릭하세요.
항공 사진 데이터 세트 요약
예상 크기:1.14GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/DvNwq
Bird Species는 컴퓨터 비전 모델을 학습시켜 조류 종을 식별하고 분류하는 데 적합한 조류 이미지 분류 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 7종의 조류를 포함하고 있으며, 각 종마다 1,200개의 이미지가 있습니다. 각 종의 이미지에는 해당 종의 깃털 패턴, 색상, 그리고 몸 구조가 포함되어 있습니다. 일부 이미지는 의도적으로 흐릿하게 처리되거나, 기울어지거나, 서로 다른 종의 조류 두 마리가 포함되어 있어 실제 세계의 복잡성을 높이고 자연 환경에서 정확한 분류를 위한 모델의 강건성을 높입니다.
예상 크기:2.26GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/UGczX
이 데이터 세트에는 가지, 콩, 오크라, 호박, 감자, 양파 등 6가지 종류의 야채 이미지가 포함되어 있으며, 각 종류별로 800장씩, 총 4,800장의 이미지가 있습니다. 이 연구의 목표는 야채 감지, 분류 및 인식 분야에서 머신 러닝과 컴퓨터 비전의 역량을 강화하는 것입니다.
예상 크기:1.99GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/bD5vr
작물 질병(Crops Disease)은 다양한 작물의 질병을 자동으로 감지하고 분류하는 컴퓨터 비전 모델 개발을 지원하기 위해 설계된 농업 작물 질병 이미지 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 옥수수, 토마토, 감자 등 다양한 작물의 일반적인 질병을 포함하는 약 1,300개의 작물 질병 이미지를 포함하고 있으며, 각 이미지에는 특정 질병 범주가 주석으로 표시되어 있습니다.
예상 크기:3.77GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/ZaUdh
이 데이터셋은 9가지 얼굴 표정 범주를 포괄하는 약 7만 개의 이미지를 포함하고 있으며, 기본적인 감정과 복잡한 감정을 모두 고려합니다. 컴퓨터 비전에서의 감정 인식, 인간-컴퓨터 상호작용, 정신 건강 분석, 지능형 모니터링 등의 응용 분야에 적합합니다.
예상 크기:1GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/fEVuJ
도로 위험 데이터셋은 2.7만 개의 이미지를 포함하고 있으며, 주로 도로의 포트홀, 균열, 그리고 열린 맨홀을 감지하는 데 사용됩니다. 이 데이터셋은 데이터 다양성과 견고성을 높이기 위해 보강되었습니다. 이미지는 훈련 세트와 검증 세트로 나뉘며, 세 가지 범주로 분류됩니다.
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/M8rqJ
Dog Breeds는 다양한 견종 이미지를 포함하는 견종 이미지 데이터셋으로, 견종 분류 모델의 훈련 및 평가를 지원하도록 설계되었습니다. 이 데이터셋은 테리어, 하운드, 마스티프, 스패니얼, 비숑 프리제 등 100종 이상의 견종 이미지를 수천 개(17,000개 이상) 포함하고 있으며, 견종 인식 시스템 개발에 도움을 주기 위해 설계되었습니다.
예상 크기:37.06MB
다운로드 주소:htt피s://go.hype아르 자형.ai/5SgsE
이 데이터셋은 곰, 새, 고양이, 소, 사슴, 개, 돌고래, 코끼리, 기린, 말, 캥거루, 사자, 판다, 호랑이, 얼룩말 등 15가지 동물의 이미지 폴더를 포함합니다. 각 폴더는 폴더 이름에 해당하는 클래스를 나타내며, 최소 120개의 이미지를 포함합니다. 모든 이미지는 224x224 크기로 이미지 분류에 적합합니다. 이미지는 인터넷에서 다운로드한 후 OpenCV 라이브러리를 사용하여 전처리(크기 조정 및 증강)되었습니다. 따라서 이 데이터셋은 추가적인 데이터 증강 없이 학습에 바로 사용할 수 있습니다.
8 , UAVDT 드론 표적 탐지 및 추적 비디오 데이터 세트
예상 크기:1.14GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/0f4Ej
UAVDT는 "UAV 객체 감지 및 추적 대규모 비디오 데이터셋"의 약자입니다. 10시간 분량의 원시 비디오와 약 8,000개의 대표 비디오 프레임으로 구성되어 있으며, 수동으로 주석이 추가된 경계 상자와 차량 종류 및 폐색과 같은 유용한 레이블이 포함되어 있습니다. 드론을 통해 다양하고 복잡한 시나리오에서 촬영된 이 데이터셋은 주로 객체 감지(DET), 단일 객체 추적(SOT), 다중 객체 추적(MOT)의 세 가지 기본 작업을 다룹니다.
위는 HyperAI가 수집한 항공 사진 데이터 세트입니다. hyper.ai 공식 웹사이트에 포함시키고 싶은 리소스가 있다면, 메시지를 남기거나 기고 내용을 제출해 알려주세요!
HyperAI 소개
HyperAI(hyper.ai)는 중국을 선도하는 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 커뮤니티입니다.우리는 중국 데이터 과학 분야의 인프라가 되고 국내 개발자들에게 풍부하고 고품질의 공공 리소스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 지금까지 우리는 다음과 같습니다.
* 1200개 이상의 공개 데이터 세트에 대한 국내 가속 다운로드 노드 제공
* 300개 이상의 고전적이고 인기 있는 온라인 튜토리얼이 포함되어 있습니다.
* 200개 이상의 AI4Science 논문 사례 해석
* 500개 이상의 관련 용어 검색 지원
* 중국에서 최초의 완전한 Apache TVM 중국어 문서 호스팅
학습 여정을 시작하려면 공식 웹사이트를 방문하세요.