Алгоритм ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые вы ему предоставляете.
Это ни смелое, ни нетрадиционное заявление. Пару десятков лет назад искусственный интеллект мог показаться чем-то надуманным, но с тех пор искусственный интеллект и машинное обучение прошли очень долгий путь.
Компьютерное зрение помогает компьютерам понимать и интерпретировать метки и изображения. Когда вы обучаете свой компьютер с использованием правильных наборов данных изображений, он может получить возможность обнаруживать, понимать и идентифицировать различные черты лица, обнаруживать заболевания, управлять автономными транспортными средствами, а также спасать жизни с помощью многомерного сканирования органов.
Ожидается, что рынок компьютерного зрения достигнет 144.46 млрд. Долларов к 2028 году от скромного 7.04 миллиарда долларов в 2020 году, растущий на среднегодовой темп роста 45.64% в период с 2021 по 2028 год.
Набор данных изображений, который вы загружаете и обучаете свои задачи машинного обучения и компьютерного зрения, имеет решающее значение для успеха вашего проекта ИИ. Качественный набор данных довольно сложно получить. Использование разнообразной коллекции изображений необходимо для обеспечения надежного обучения модели и лучшего отражения сложности реального мира.
В зависимости от сложности вашего проекта, получение надежных и релевантных наборов данных для целей компьютерного зрения может занять от нескольких дней до нескольких недель. Для покрытия различных задач компьютерного зрения и реальных сценариев необходим разнообразный набор данных. Исследователи часто ищут существенный набор данных для исследовательских целей, чтобы обеспечить комплексную оценку модели и поддерживать широкий спектр приложений.
Здесь мы предоставляем вам ряд (для удобства отсортированных по категориям) наборов данных изображений с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать прямо сейчас.
Задачи набора данных изображений: классификация, сегментация, обнаружение и многое другое
Наборы данных изображений являются основой современного компьютерного зрения, обеспечивая широкий спектр задач, позволяющих машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию. Независимо от того, создаете ли вы модель для автономных транспортных средств, разрабатываете технологию распознавания лиц или работаете над анализом медицинских изображений, правильный набор данных изображений является важнейшим инструментом для успеха.
Классификация изображений является одной из самых фундаментальных задач компьютерного зрения. В этом процессе модель учится назначать метку всему изображению на основе его содержимого. Например, набор данных классификации изображений может помочь модели различать изображения кошек и собак или определять различные типы растений. Эта задача имеет решающее значение для таких приложений, как автоматическая маркировка фотографий, диагностика заболеваний по медицинским изображениям и контрольные показатели категоризации сцен.
Обнаружение объекта делает шаг вперед, не только определяя наличие объектов на изображении, но и точно указывая их местоположение с помощью ограничивающих рамок. Наборы данных для обнаружения объектов, такие как содержащие аннотированные изображения с ограничивающими рамками, жизненно важны для таких приложений, как обнаружение пешеходов в автономных транспортных средствах, видеонаблюдение и аналитика розничной торговли. Обнаружение объектов также является ключевым компонентом в разработке надежных алгоритмов компьютерного зрения для реальных сценариев.
Семантическая сегментация включает классификацию каждого пикселя на изображении в определенную категорию, обеспечивая детальное понимание сцены. Эта сегментация на уровне пикселей особенно важна в таких задачах, как медицинская визуализация, где требуется точное разграничение органов или опухолей, а также в городских условиях для автономного вождения, где критически важно различать дороги, тротуары и транспортные средства.
Помимо этих основных задач, наборы данных изображений также поддерживают сегментацию экземпляров (различение отдельных объектов одного класса), субтитры изображений (генерацию описательного текста для изображений) и распознавание лиц (идентификацию или проверку человеческих лиц на изображениях). Каждая из этих задач компьютерного зрения опирается на высококачественные аннотированные изображения для обучения и проверки моделей машинного обучения.
Используя разнообразные и хорошо аннотированные наборы данных изображений, специалисты по данным и специалисты по машинному обучению могут решать различные задачи компьютерного зрения, от задач распознавания и классификации изображений до сложных задач сегментации и обнаружения. Правильный набор данных не только ускоряет исследования и разработки, но и гарантирует, что системы компьютерного зрения будут работать точно в реальных приложениях.
Полный список наборов данных изображений для обучения вашей модели компьютерного зрения
Генеральная:
-
IMAGEnet
ImageNet — это широко используемый набор данных, содержащий 1.2 миллиона изображений, разделенных на 1000 категорий. Этот набор данных организован в соответствии с иерархией WorldNet и разделен на три части: данные обучения, метки изображений и данные проверки.
-
Кинетика 700
Kinetics 700 — это огромный высококачественный набор данных, содержащий более 650,000 700 клипов 700 различных классов действий человека. Каждая из групповых акций насчитывает около XNUMX видеороликов. Клипы в наборе данных имеют взаимодействия человека с объектом и человека с человеком, которые оказываются весьма полезными при распознавании действий человека в видео.
-
СИФАР-10
CIFAR 10 — один из крупнейших наборов данных компьютерного зрения, содержащий 60000 32 цветных изображений 32 x 6000, представляющих десять различных классов. В каждом классе около XNUMX изображений, используемых для обучения алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения.
-
Набор данных изображений домашних животных Oxford-IIIT
Набор данных изображений домашних животных содержит 37 категорий с 200 изображениями на класс. Эти изображения различаются по масштабу, позе и освещению и сопровождаются аннотациями для породы, области интереса головы и сегментации тримапа на уровне пикселей.
-
Открытые изображения Google
Имея впечатляющее количество URL-адресов — 9 миллионов, — это один из крупнейших наборов данных изображений в списке, содержащий миллионы изображений, отсортированных по 6,000 категориям.
-
Изображения растений
В эту подборку входят многочисленные наборы изображений, содержащие впечатляющий 1 миллион изображений растений, охватывающих около 11 видов.
-
ЛСУН
LSUN — это крупномасштабный набор данных изображений с миллионами помеченных изображений в различных категориях сцен и объектов. Набор данных включает в себя специальный тестовый набор для оценки модели.
Распознавание лиц:
-
Маркированные лица в дикой природе
Labeled Faced in the Wild представляет собой огромный набор данных, содержащий более 13,230 5,750 изображений почти XNUMX человек, обнаруженных в Интернете. Этот набор данных о лицах разработан, чтобы упростить изучение неограниченного обнаружения лиц.
-
КАСИА ВебФейс
CASIA Web face — это хорошо продуманный набор данных, который помогает машинному обучению и научным исследованиям в области неограниченного распознавания лиц. Имея более 494,000 10,000 изображений почти XNUMX XNUMX реальных личностей, он идеально подходит для задач идентификации и проверки лиц.
-
Набор данных лиц UMD
UMD сталкивается с хорошо аннотированным набором данных, который состоит из двух частей — неподвижных изображений и видеокадров. Набор данных содержит более 367,800 3.7 аннотаций лиц и XNUMX млн аннотированных видеокадров объектов.
-
Обнаружение маски лица
Этот набор данных включает в себя 853 изображения, отнесенных к трем классам: «с маской», «без маски» и «маска надета неправильно», а также их ограничивающие рамки в формате PASCAL VOC.
-
ФЕРЕТ
FERET (база данных технологий распознавания лиц) — это комплексный набор данных изображений, содержащий более 14,000 XNUMX аннотированных изображений человеческих лиц.
Распознавание рукописного ввода:
-
База данных МНИСТ
MNIST — это база данных, содержащая образцы рукописных цифр от 0 до 9, а также 60,000 10,000 и 1999 XNUMX обучающих и тестовых изображений. Выпущенный в XNUMX году, MNIST упрощает тестирование систем обработки изображений в глубоком обучении.
-
Набор данных искусственных персонажей
Набор данных Artificial Characters — это, как следует из названия, искусственно сгенерированные данные, которые описывают структуру английского языка десятью заглавными буквами. Он поставляется с более чем 6000 изображений.
Обнаружение объекта:
МС КОКО
MS COCO или Common Objects in Context — это набор данных для обнаружения объектов и подписей.
Он содержит более 328,000 80 изображений с обнаружением ключевых точек, обнаружением нескольких объектов, подписями и аннотациями маски сегментации. Он поставляется с XNUMX категориями объектов и пятью подписями к изображению.
ЛСУН
LSUN, сокращение от «Понимание крупномасштабных сцен», содержит более миллиона помеченных изображений в 20 категориях объектов и 10 сцен. Некоторые категории содержат около 300,000 300 изображений, из них 1000 изображений специально для проверки и XNUMX изображений для тестовых данных.
Домашние объекты
Набор данных Home Objects содержит аннотированные изображения случайных объектов со всего дома — кухни, гостиной и ванной комнаты. Этот набор данных также содержит несколько аннотированных видео и 398 неаннотированных фотографий, предназначенных для тестирования.
Визуальный геном
Visual Genome — это всеобъемлющая визуальная база знаний с более чем 108,000 XNUMX изображений с подписями. Она предоставляет обширные аннотации для объектов, атрибутов и отношений, что делает ее ценной для распознавания объектов, подписей изображений и задач мультимодального обучения.
Автомобили:
Набор данных городского пейзажа
Cityscape — это набор данных, к которому нужно обращаться при поиске различных видеофрагментов, записанных с уличных сцен нескольких городов. Эти изображения были сняты в течение длительного времени и в различных погодных и световых условиях. Аннотации предназначены для 30 классов изображений, разделенных на восемь различных категорий.
Баркли Дип Драйв
Barkley DeepDrive специально разработан для обучения беспилотным автомобилям и содержит более 100 тысяч аннотированных видеофрагментов. Это одна из самых полезных обучающих данных для автономных транспортных средств при изменении дорожных условий и условий вождения.
Мапиллярный
Mapillary содержит более 750 миллионов уличных сцен и дорожных знаков по всему миру, что очень полезно для обучения моделей визуального восприятия в алгоритмах машинного обучения и искусственного интеллекта. Это позволяет разрабатывать автономные транспортные средства, которые адаптируются к различным условиям освещения, погоде и точкам обзора.
Медицинская визуализация:
Набор данных открытых исследований Covid-19
Этот исходный набор данных содержит около 6500 полигональных сегментов легких в области переднезадней/переднезадней рентгенографии грудной клетки. Кроме того, доступны 517 изображений рентгеновских снимков пациентов с Covid-19 с тегами, содержащими имя, местонахождение, сведения о поступлении, исход и многое другое.
База данных NIH из 100,000 XNUMX рентгенограмм грудной клетки
База данных NIH является одним из самых обширных общедоступных наборов данных, содержащих 100,000 XNUMX изображений рентгенограмм грудной клетки и связанных с ними данных, полезных для научного и исследовательского сообщества. В нем даже есть изображения пациентов с запущенными заболеваниями легких.
Атлас цифровой патологии
Атлас цифровой патологии предлагает несколько изображений гистопатологических участков, всего более 17,000 100, из почти XNUMX аннотированных слайдов различных органов. Этот набор данных полезен при разработке программного обеспечения для компьютерного зрения и распознавания образов.
Распознавание сцены:
Распознавание сцены в помещении
Indoor Scene Recognition — это высококлассифицированный набор данных, содержащий около 15620 65 изображений объектов и внутренних пейзажей, которые можно использовать для машинного обучения и обучения данным. Он поставляется с более чем 100 категориями, и каждая категория имеет минимум XNUMX изображений.
xView
Как один из самых известных общедоступных наборов данных, xView содержит множество аннотированных изображений сверху из различных сложных и больших сцен. Имея около 60 классов и более миллиона экземпляров объектов, цель этого набора данных — обеспечить лучшую помощь при стихийных бедствиях с использованием спутниковых изображений.
Места
Places, набор данных, предоставленный Массачусетским технологическим институтом, содержит более 1.8 миллиона изображений из 365 различных категорий сцен. В каждой из этих категорий есть около 50 изображений для проверки и 900 изображений для тестирования. Возможно изучение особенностей глубокой сцены для установления задач распознавания сцены или визуального распознавания.
База данных SUN
База данных SUN — это комплексный эталон категоризации сцен, широко используемый в компьютерном зрении. Он содержит тысячи изображений, охватывающих широкий спектр внутренних и внешних сред, с подробными аннотациями для каждой сцены. База данных SUN известна своим охватом различных сцен и служит стандартным справочником для оценки алгоритмов понимания сцен.
Развлечения:
Набор данных IMDB WIKI
IMDB — Wiki — одна из самых популярных общедоступных баз данных лиц, правильно помеченных по возрасту, полу и имени. Также в нем около 20 тысяч лиц знаменитостей и 62 тысячи из Википедии.
Знаменитости Лица
Celeb Faces — это крупная база данных с 200,000 XNUMX аннотированных изображений знаменитостей. Изображения сопровождаются фоновым шумом и вариациями позы, что делает их полезными для обучающих наборов тестов в задачах компьютерного зрения. Это очень полезно для достижения более высокой точности распознавания лиц, редактирования, локализации частей лица и многого другого.
Набор данных YouTube-8M
YouTube-8M — это крупномасштабный маркированный видеонабор данных, содержащий миллионы идентификаторов видео YouTube с высококачественными машинно-сгенерированными аннотациями визуальных объектов. Этот набор данных широко используется для крупномасштабного понимания видео и обучения алгоритмов зрения, поскольку он связывает видеоконтент с метаданными через идентификаторы видео YouTube, обеспечивая масштабируемый сбор и аннотацию видеоданных.
Теперь, когда у вас есть огромный список наборов данных изображений с открытым исходным кодом для подпитки вашего механизма искусственного интеллекта. Результат ваших моделей ИИ и машинного обучения зависит в первую очередь от качества наборов данных, которые вы им подпитываете и на которых обучаете. Если вы хотите, чтобы ваша модель ИИ выдавала точные прогнозы, ей нужны качественные наборы данных, которые агрегированы, помечены и маркированы до совершенства. Работа с этими наборами данных — отличный способ развить и улучшить ваши навыки машинного обучения с помощью практических, реальных проектов. Чтобы усилить успех вашей системы компьютерного зрения, вы должны использовать качественные базы данных изображений, соответствующие видению вашего проекта.
