Вопрос или проблема
У меня есть набор данных для обнаружения объектов с метками в формате YOLO, каждая картинка может содержать вхождения разных классов и множественные вхождения одного и того же класса.
Как можно разделить набор данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки так, чтобы каждая содержала примерно одинаковый процент вхождений для каждого класса?
Один из подходов может заключаться в том, чтобы начать с разделения набора данных по классам, имея одинаковое количество записей в каждом из них, так как это ваше требование для окончательных делений. Затем разделите каждую часть класса на обучающую, валидационную и тестовую. А затем в конце объедините все деления по их типу, а не по классу, другими словами, объедините все обучающие деления и объедините валидационные деления и так далее. Таким образом, вы гарантируете выполнение вашего требования.
Ответ или решение
Для успешного деления набора данных для задачи обнаружения объектов с метками формата YOLO важно обеспечить пропорциональное распределение классов в обучающей, валидационной и тестовой выборках. Необходимо учесть, что каждый изображение может включать множественные экземпляры различных классов, что усложняет задачу. Давайте рассмотрим шаги, которые помогут вам достичь этой цели.
Шаг 1: Анализ данных
Прежде всего, проведите анализ вашего набора данных. Определите количество изображений и классов, а также частоту появления каждого класса на изображениях. Это поможет вам понять, как распределены ваши данные.
Шаг 2: Группировка по классам
Для того чтобы гарантировать равномерное распределение классов, начните с группировки изображений по классам. Для каждого класса создайте отдельный поднабор данных. Таким образом, вы сможете более эффективно контролировать количество изображений при последующих разделениях.
Шаг 3: Деление классов на выборки
После того как все изображения сгруппированы по классам, выполните разделение каждого поднабора данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Рекомендуемая пропорция деления может быть следующей:
- Обучающая выборка: 70%
- Валидационная выборка: 15%
- Тестовая выборка: 15%
Такое деление может варьироваться в зависимости от общего объема данных и специфики вашей задачи, но важно сохранить пропорции.
Шаг 4: Объединение выборок
После того как вы разделили каждый отдельный класс, необходимо объединить все полученные выборки по типам:
- Соберите все обучающие подвыборки в одну итоговую обучающую выборку.
- Также объедините валидационные и тестовые подвыборки.
Такой подход гарантирует, что каждая выборка (обучающая, валидационная и тестовая) будет содержать равное представительство всех классов, соответствующее их общему распределению в исходном датасете.
Шаг 5: Проверка распределения классов
Важно провести финальную проверку распределения классов в каждой из выборок (обучающей, валидационной и тестовой) после их объединения. Убедитесь, что пропорции соответствуют первоначальному распределению классов в данных. Это можно сделать с помощью анализа частоты появления классов в каждой выборке.
Шаг 6: Использование инструментов
Для реализации вышеописанных шагов вы можете использовать Python и библиотеки для обработки данных, такие как Pandas, а также инструменты для работы с файловой системой, чтобы эффективно манипулировать изображениями и аннотациями.
Примерный код для разбивки данных может выглядеть так:
import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Пути к вашим изображениям и аннотациям
image_dir = "path/to/images"
annotations_dir = "path/to/annotations"
# Считываем данные
data = pd.read_csv("annotations.csv") # Предполагается, что есть csv с метками
# Сгруппируем данные по классам
class_groups = data.groupby('class')
train_data = []
val_data = []
test_data = []
for class_name, group in class_groups:
train, temp = train_test_split(group, test_size=0.3, stratify=group['class'])
val, test = train_test_split(temp, test_size=0.5, stratify=temp['class'])
train_data.append(train)
val_data.append(val)
test_data.append(test)
# Конкатенируем результаты
train_data = pd.concat(train_data)
val_data = pd.concat(val_data)
test_data = pd.concat(test_data)
# Сохраняем результат
train_data.to_csv("train_data.csv", index=False)
val_data.to_csv("val_data.csv", index=False)
test_data.to_csv("test_data.csv", index=False)Заключение
Правильное деление набора данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки является важным этапом в процессе разработки моделей для обнаружения объектов. Следуя описанным шагам, вы сможете гарантировать, что каждая выборка содержит адекватное представительство всех классов и обеспечивает честное тестирование модели. Удачи в ваших исследованиях и разработках!