Descubra los 10 mejores conjuntos de datos de imágenes gratuitos para entrenar sus modelos de inteligencia artificial [2024].
En el campo de la inteligencia artificial, el entrenamiento de modelos depende en gran medida de la calidad y diversidad de los datos disponibles. En conjuntos de datos desempeñan un papel clave en el desarrollo de aplicaciones de visión por ordenador, desde el reconocimiento de objetos hasta la segmentación semántica.
El acceso a conjuntos de datos completos y bien anotados es esencial para garantizar el rendimiento y la precisión de los modelos. Este artículo explora una selección de conjuntos de datos de imágenes gratuitos que le permitirán mejorar sus proyectos al tiempo que optimiza la anotación de datos.
¿Cuáles son los conjuntos de datos de imágenes gratuitos más populares para visión por ordenador?
1 - COCO (Objetos comunes en contexto) Esteconjunto de datos es uno de los conjuntos de datos más utilizados en el campo de la visión por ordenador. Contiene más de 330.000 imágenes, con más de 80 categorías de objetos, anotadas para tareas como detección de objetossegmentación semántica y análisis de la pose humana. COCO es famoso por la riqueza y diversidad de las escenas presentes en sus imágenes, lo que lo hace inestimable para entrenar modelos complejos.
2 - ImageNet Conocido por ser el creador del famoso reto ImageNet Large Scale Visual Recognition (ILSVRC), ImageNet ofrece una vasta colección de imágenes organizadas según la jerarquía WordNet. Con más de 14 millones de imágenes divididas en más de 20.000 categorías, es una referencia esencial para los modelos de clasificación de imágenes. El tamaño y la diversidad del conjunto de datos lo convierten en una herramienta clave para los investigadores.
3 - Conjunto de datos Open Images Desarrollado por Google, Open Images contiene alrededor de 9 millones de imágenes anotadas con cuadros delimitadores y etiquetas de objetos. Este conjunto de datos se utiliza ampliamente para tareas de detección de objetos y ofrece anotaciones detalladas, en particular para las relaciones entre objetos, la segmentación semántica y las pistas de objetos.
4 - Pascal VOC Aunque más antiguo, el conjunto de datos Pascal VOC sigue siendo ampliamente utilizado en la comunidad de visión por ordenador. Proporciona anotaciones para la clasificación, la detección de objetos y la segmentación semántica, por lo que resulta ideal para probar y comparar modelos con puntos de referencia reconocidos. Pascal VOC contiene 20 categorías de objetos comunes en diversas escenas.
5 - LFW (Labeled Faces in the Wild) Este conjunto de datos está dedicado al reconocimiento facial. Contiene más de 13.000 imágenes de rostros, con unas 1.680 personas representadas al menos dos veces. LFW se utiliza principalmente para evaluar el rendimiento de los modelos de reconocimiento facial, sobre todo en entornos no controlados.
6 - Cityscapes Cityscapes es un conjunto de datos de 5.000 imágenes de alta resolución captadas en entornos urbanos europeos. Se utiliza principalmente para la segmentación semántica, con anotaciones píxel a píxel de objetos como coches y peatones. Este conjunto de datos se utiliza ampliamente en el desarrollo de sistemas de percepción para vehículos autónomos.
7 - KITTI KITTI está diseñado para vehículos autónomos. Proporciona imágenes anotadas para la detección de objetos, la segmentación y la estimación de poses. Estos datos, capturados en entornos urbanos mediante sensores a bordo, se utilizan para desarrollar modelos de visión para la conducción autónoma.
8 - CelebA El conjunto de datos CelebA incluye más de 200.000 imágenes de famosos anotadas con 40 atributos faciales. Se utiliza para el reconocimiento y la generación de rostros. Su amplia gama de anotaciones lo convierte en un recurso clave para proyectos centrados en las características faciales.
9 - Fashion-MNIST Fashion-MNIST contiene 70.000 imágenes en escala de grises de ropa y accesorios. Diseñado como alternativa a MNIST, se utiliza para tareas de clasificación de imágenes en la industria de la moda, con un mayor nivel de complejidad.
10 - Caltech-256 Caltech-256 ofrece más de 30.000 imágenes divididas en 256 categorías de objetos. Este conjunto de datos es popular para tareas de clasificación de objetos, ya que ofrece una gran variabilidad en los ángulos y tamaños de los objetos representados.
💡 Estos conjuntos de datos abarcan varias áreas clave de la visión por ordenador, lo que los convierte en recursos esenciales para la investigación y el desarrollo de modelos de IA.
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¿Cómo mejoran estos conjuntos de datos de imágenes gratuitos el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático?
Los conjuntos de datos de imágenes libres desempeñan un papel fundamental en el entrenamiento de aprendizaje automáticosobre todo en aplicaciones de visión artificial. Al proporcionar una amplia variedad de imágenes con anotaciones, estos conjuntos de datos permiten a los modelos aprender a reconocer objetos, formas o rostros en una gran variedad de contextos.
Esto ayuda a mejorar los algoritmos de clasificación, detección de objetos y segmentación. Además, el acceso gratuito a estos recursos facilita la investigación y la innovación, permitiendo a los desarrolladores probar y perfeccionar sus modelos a bajo coste, al tiempo que contribuyen a la comunidad científica.
¿Qué herramientas facilitan la anotación e integración de conjuntos de datos de imágenes?
He aquí algunas herramientas que facilitan la anotación e integración de conjuntos de datos de imágenes en proyectos de aprendizaje automático:
Labelbox: una plataforma completa para anotar imágenes
Labelbox es una plataforma colaborativa dedicada a la anotación de imágenes. Ofrece herramientas de anotación manual o semiautomatizada para tareas como la detección de objetos, la segmentación y la clasificación de imágenes. Con su interfaz intuitiva y sus funciones de gestión de proyectos, Labelbox facilita a los equipos la coordinación de la anotación y el seguimiento del progreso de las tareas.
VGG Image Annotator (VIA): una herramienta de anotación de código abierto
Anotador de imágenes VGG (VIA) es una herramienta ligera de código abierto para anotar imágenes directamente en un navegador. Permite anotar rectángulos, polígonos y puntos clave. Las anotaciones se guardan localmente, lo que facilita su integración en procesos de formación sin tener que gestionar plataformas externas.
Supervisely: un conjunto de herramientas para la anotación avanzada
Supervisely ofrece un entorno completo para anotar, gestionar y visualizar datos de imágenes. La herramienta permite la segmentación semántica, la anotación de objetos y la detección de poses humanas. También incluye algoritmos de anotación automática que reducen el tiempo necesario para anotar grandes cantidades de datos.
CVAT (Computer Vision Annotation Tool): una potente herramienta de visión por ordenador
CVAT es una plataforma de código abierto para la anotación de imágenes y vídeos. Utilizada por muchas empresas para entrenar modelos de visión por ordenador, CVAT admite diversas tareas de anotación, como la detección de objetos, la segmentación y la estimación de poses. Su flexibilidad la convierte en una opción popular para proyectos que requieren grandes cantidades de anotaciones.
Roboflow: integración y preparación simplificadas de conjuntos de datos
Roboflow es una herramienta en línea que no sólo anota imágenes, sino que también gestiona y prepara conjuntos de datos para modelos de aprendizaje automático. Ofrece funciones de aumento de datos, conversión de formatos y gestión de versiones de conjuntos de datos, lo que facilita la integración y mejora de los datos utilizados para entrenar modelos de IA.
Estas herramientas simplifican el proceso de anotación e integración de conjuntos de datos de imágenes, facilitando el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y aumentando la eficacia y precisión de las anotaciones.
¿Cuáles son las mejores direcciones para acceder a conjuntos de datos de imágenes gratuitos?
Varias páginas en línea ofrecen fácil acceso a conjuntos de datos de imágenes gratuitos para proyectos de aprendizaje automático y visión por ordenador.
Kaggle: una comunidad rica en conjuntos de datos de imágenes gratuitos
Kaggle es una plataforma líder para científicos de datos e investigadores de aprendizaje automático. Además de las competiciones de ciencia de datos, Kaggle ofrece una amplia colección de conjuntos de datos gratuitos, incluidos muchos conjuntos de imágenes. Los usuarios pueden explorar y descargar estos conjuntos de datos para una gran variedad de proyectos, desde la clasificación de imágenes hasta la detección de objetos. Los foros y debates de la comunidad también ofrecen una valiosa ayuda para utilizar los conjuntos de datos.
Papers with Code: Cuando la investigación se une a los conjuntos de datos
Artículos con código es una plataforma que combina artículos científicos con códigos y conjuntos de datos pertinentes. Los usuarios pueden navegar por cientos de conjuntos de datos de imágenes organizados por tareas (clasificación, segmentación, detección, etc.). Esta plataforma es especialmente útil para los investigadores que deseen reproducir los resultados de sus investigaciones o encontrar recursos adicionales para sus proyectos.
Google Dataset Search: un motor de búsqueda dedicado a los conjuntos de datos
Google Dataset Search es un motor de búsqueda especializado que permite a los usuarios encontrar rápidamente conjuntos de datos de imágenes gratuitos. Introduciendo palabras clave específicas, los usuarios pueden acceder a multitud de conjuntos de datos alojados en distintas plataformas. Esta página es especialmente útil para quienes necesiten conjuntos de datos en campos específicos o poco comunes.
Open Images: uno de los mayores conjuntos de datos de imágenes comentadas
Desarrollado por Google, Open Images es uno de los mayores conjuntos de datos de imágenes gratuitos, con cerca de 9 millones de imágenes anotadas. Es especialmente adecuado para proyectos de visión por ordenador, sobre todo para la detección y segmentación de objetos. La página de Open Images proporciona un acceso sencillo para descargar los datos, así como documentación detallada para facilitar su uso.
ImageNet: la referencia para la clasificación de imágenes
ImageNet es una página imprescindible para los investigadores en Aprendizaje Automático, conocida por haber lanzado el famoso reto ILSVRC. Este conjunto de datos contiene millones de imágenes organizadas en categorías basadas en la jerarquía WordNet. Se utiliza para tareas de clasificación de imágenes y sigue siendo una de las referencias más importantes en este campo.
Conclusión
En conclusión, los conjuntos de datos de imágenes libres desempeñan un papel importante en el progreso de los proyectos de aprendizaje automático, ayudando a acelerar los avances de la IA. Esto no quiere decir que sean perfectos o que no puedan mejorarse. Pero proporcionan una base sólida para que los estudiantes y los entusiastas de la IA entrenen sus modelos.
Ya sea en el contexto de la clasificación, la segmentación semántica o la detección de objetos, el acceso a estos recursos permite probar, entrenar y perfeccionar modelos sin coste adicional... ¿no encuentra lo que busca? No diga más, no dude en ponerse en contacto con nosotros Póngase en contacto con nosotros: podemos reunir sus conjuntos de datos, incluso los más complejos, ¡a un precio competitivo!
