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true	Explore diversos conjuntos de dados de visão computacional suportados pela Ultralytics para detecção de objetos, segmentação, estimativa de pose, classificação de imagens e rastreamento de múltiplos objetos.	visão computacional, conjuntos de dados, Ultralytics, YOLO, detecção de objetos, segmentação de instância, estimativa de pose, classificação de imagens, rastreamento de múltiplos objetos

Visão Geral de Conjuntos de Dados

A Ultralytics oferece suporte para diversos conjuntos de dados para facilitar tarefas de visão computacional, como detecção, segmentação de instância, estimativa de pose, classificação e rastreamento de múltiplos objetos. Abaixo está uma lista dos principais conjuntos de dados da Ultralytics, seguidos por um resumo de cada tarefa de visão computacional e os respectivos conjuntos de dados.

!!! Note "Nota"

🚧 Nossa documentação multilíngue está atualmente em construção e estamos trabalhando arduamente para melhorá-la. Obrigado pela sua paciência! 🙏

Conjuntos de Dados de Detecção

A técnica de detecção de objetos com caixas delimitadoras envolve detectar e localizar objetos em uma imagem desenhando uma caixa delimitadora ao redor de cada objeto.

Argoverse: Um conjunto de dados contendo dados de rastreamento 3D e previsão de movimento de ambientes urbanos com anotações detalhadas.
COCO: Um conjunto de dados em grande escala projetado para detecção de objetos, segmentação e legendagem com mais de 200 mil imagens etiquetadas.
COCO8: Contém as primeiras 4 imagens do COCO train e COCO val, adequado para testes rápidos.
Global Wheat 2020: Um conjunto de dados de imagens de espiga de trigo coletadas ao redor do mundo para tarefas de detecção e localização de objetos.
Objects365: Um conjunto de dados de alta qualidade de grande escala para detecção de objetos com 365 categorias e mais de 600 mil imagens anotadas.
OpenImagesV7: Um conjunto de dados abrangente do Google com 1,7 milhão de imagens de treino e 42 mil imagens de validação.
SKU-110K: Um conjunto de dados apresentando detecção de objetos densos em ambientes de varejo com mais de 11 mil imagens e 1,7 milhão de caixas delimitadoras.
VisDrone: Um conjunto de dados que contém informação de detecção de objetos e rastreamento de múltiplos objetos a partir de imagens capturadas por drones com mais de 10 mil imagens e sequências de vídeo.
VOC: O conjunto de dados Visual Object Classes (VOC) Pascal para detecção de objetos e segmentação com 20 classes de objetos e mais de 11 mil imagens.
xView: Um conjunto de dados para detecção de objetos em imagens aéreas com 60 categorias de objetos e mais de 1 milhão de objetos anotados.

Conjuntos de Dados de Segmentação de Instância

A segmentação de instância é uma técnica de visão computacional que identifica e localiza objetos em uma imagem ao nível de pixel.

COCO: Um conjunto de dados em grande escala projetado para detecção de objetos, tarefas de segmentação e legendagem com mais de 200 mil imagens etiquetadas.
COCO8-seg: Um conjunto de dados menor para tarefas de segmentação de instâncias, contendo um subconjunto de 8 imagens COCO com anotações de segmentação.

Estimativa de Pose

A estimativa de pose é uma técnica usada para determinar a pose do objeto em relação à câmera ou ao sistema de coordenadas do mundo.

COCO: Um conjunto de dados em grande escala com anotações de pose humana projetado para tarefas de estimativa de pose.
COCO8-pose: Um conjunto de dados menor para tarefas de estimativa de pose, contendo um subconjunto de 8 imagens COCO com anotações de pose humana.
Tiger-pose: Um conjunto de dados compacto consistindo de 263 imagens focadas em tigres, anotadas com 12 pontos-chave por tigre para tarefas de estimativa de pose.

Classificação

Classificação de imagens é uma tarefa de visão computacional que envolve categorizar uma imagem em uma ou mais classes ou categorias predefinidas com base em seu conteúdo visual.

Caltech 101: Um conjunto de dados contendo imagens de 101 categorias de objetos para tarefas de classificação de imagens.
Caltech 256: Uma versão estendida do Caltech 101 com 256 categorias de objetos e imagens mais desafiadoras.
CIFAR-10: Um conjunto de dados de 60 mil imagens coloridas de 32x32 em 10 classes, com 6 mil imagens por classe.
CIFAR-100: Uma versão estendida do CIFAR-10 com 100 categorias de objetos e 600 imagens por classe.
Fashion-MNIST: Um conjunto de dados consistindo de 70 mil imagens em escala de cinza de 10 categorias de moda para tarefas de classificação de imagens.
ImageNet: Um conjunto de dados em grande escala para detecção de objetos e classificação de imagens com mais de 14 milhões de imagens e 20 mil categorias.
ImageNet-10: Um subconjunto menor do ImageNet com 10 categorias para experimentação e teste mais rápidos.
Imagenette: Um subconjunto menor do ImageNet que contém 10 classes facilmente distinguíveis para treinamento e teste mais rápidos.
Imagewoof: Um subconjunto do ImageNet mais desafiador contendo 10 categorias de raças de cães para tarefas de classificação de imagens.
MNIST: Um conjunto de dados de 70 mil imagens em escala de cinza de dígitos manuscritos para tarefas de classificação de imagens.

Caixas Delimitadoras Orientadas (OBB)

As Caixas Delimitadoras Orientadas (OBB) é um método em visão computacional para detectar objetos angulados em imagens usando caixas delimitadoras rotacionadas, muitas vezes aplicado em imagens aéreas e de satélite.

DOTAv2: Um popular conjunto de dados de imagens aéreas OBB com 1,7 milhão de instâncias e 11.268 imagens.

Rastreamento de Múltiplos Objetos

O rastreamento de múltiplos objetos é uma técnica de visão computacional que envolve detectar e rastrear vários objetos ao longo do tempo em uma sequência de vídeo.

Argoverse: Um conjunto de dados contendo dados de rastreamento 3D e previsão de movimento de ambientes urbanos com anotações ricas para tarefas de rastreamento de múltiplos objetos.
VisDrone: Um conjunto de dados que contém informação de detecção de objetos e rastreamento de múltiplos objetos a partir de imagens capturadas por drones com mais de 10 mil imagens e sequências de vídeo.

Contribuir com Novos Conjuntos de Dados

Contribuir com um novo conjunto de dados envolve várias etapas para garantir que ele se alinhe bem com a infraestrutura existente. Abaixo estão as etapas necessárias:

Etapas para Contribuir com um Novo Conjunto de Dados

Coletar Imagens: Reúna as imagens que pertencem ao conjunto de dados. Estas podem ser coletadas de várias fontes, como bancos de dados públicos ou sua própria coleção.
Anotar Imagens: Anote essas imagens com caixas delimitadoras, segmentos ou pontos-chave, dependendo da tarefa.
Exportar Anotações: Converta essas anotações no formato de arquivo *.txt YOLO que a Ultralytics suporta.
Organizar Conjunto de Dados: Organize seu conjunto de dados na estrutura de pastas correta. Você deve ter diretórios de topo train/ e val/, e dentro de cada um, um subdiretório images/ e labels/.
```
conjunto_de_dados/
├── train/
│   ├── images/
│   └── labels/
└── val/
    ├── images/
    └── labels/
```
Criar um Arquivo data.yaml: No diretório raiz do seu conjunto de dados, crie um arquivo data.yaml que descreva o conjunto de dados, as classes e outras informações necessárias.
Otimizar Imagens (Opcional): Se você quiser reduzir o tamanho do conjunto de dados para um processamento mais eficiente, pode otimizar as imagens usando o código abaixo. Isso não é obrigatório, mas recomendado para tamanhos menores de conjunto de dados e velocidades de download mais rápidas.
Compactar Conjunto de Dados: Compacte toda a pasta do conjunto de dados em um arquivo zip.
Documentar e PR: Crie uma página de documentação descrevendo seu conjunto de dados e como ele se encaixa no framework existente. Depois disso, submeta um Pull Request (PR). Consulte Diretrizes de Contribuição da Ultralytics para mais detalhes sobre como submeter um PR.

Exemplo de Código para Otimizar e Compactar um Conjunto de Dados

!!! Example "Otimizar e Compactar um Conjunto de Dados"

=== "Python"

```python
from pathlib import Path
from ultralytics.data.utils import compress_one_image
from ultralytics.utils.downloads import zip_directory

# Definir diretório do conjunto de dados
path = Path('caminho/para/conjunto_de_dados')

# Otimizar imagens no conjunto de dados (opcional)
for f in path.rglob('*.jpg'):
    compress_one_image(f)

# Compactar conjunto de dados em 'caminho/para/conjunto_de_dados.zip'
zip_directory(path)
```

Seguindo esses passos, você poderá contribuir com um novo conjunto de dados que se integra bem com a estrutura existente da Ultralytics.

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