Roboflow

يوفر Roboflow أدوات لوسم البيانات وتصدير مجموعات البيانات بتنسيقات متنوعة، بما في ذلك YOLO. يغطي هذا الدليل كيفية وسم البيانات وتصديرها ونشرها لنماذج Ultralytics YOLO.

يوضح هذا الدليل كيفية العثور على البيانات ووسمها وتنظيمها لتدريب نموذج Ultralytics YOLO26 مخصص باستخدام Roboflow.

• جمع البيانات للتدريب
• وسم البيانات
• إدارة مجموعات البيانات
• تصدير البيانات
• نشر النماذج
• تقييم النماذج
• الأسئلة الشائعة

جمع البيانات لتدريب نموذج YOLO26 مخصص

يقدم Roboflow خدمتين أساسيتين للمساعدة في جمع البيانات لنماذج Ultralytics YOLO وهما: Universe و Collect. للحصول على معلومات عامة حول استراتيجيات جمع البيانات، راجع دليل جمع البيانات والتعليق التوضيحي الخاص بنا.

Roboflow Universe

Roboflow Universe عبارة عن مستودع عبر الإنترنت لـ مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية. يمكنك تصدير مجموعات البيانات بتنسيق YOLO لاستخدامها مع نماذج Ultralytics.

Roboflow Collect

إذا كنت تفضل جمع الصور بنفسك، فإن Roboflow Collect هو مشروع مفتوح المصدر يتيح جمع الصور تلقائياً عبر كاميرا الويب على أجهزة الحافة. يمكنك استخدام مطالبات نصية أو صور لتحديد البيانات المراد جمعها، مما يساعد في التقاط الصور الضرورية فقط لنموذج الرؤية الخاص بك.

رفع وتحويل ووسم البيانات لتنسيق YOLO26

Roboflow Annotate هو أداة عبر الإنترنت لوسم الصور لمهام الرؤية الحاسوبية المختلفة، بما في ذلك اكتشاف الكائنات، والتصنيف، والتجزئة.

لوسم البيانات لنموذج Ultralytics YOLO، أنشئ مشروعاً في Roboflow، وارفع صورك، وابدأ في وضع التعليقات التوضيحية.

أدوات الوسم

• وسم مربع الإحاطة: اضغط على B أو انقر فوق أيقونة المربع. انقر واسحب لإنشاء مربع الإحاطة. ستظهر نافذة منبثقة تطلب منك اختيار فئة للوسم.
• وسم المضلع: يُستخدم لـ تجزئة المثيل. اضغط على P أو انقر فوق أيقونة المضلع. انقر حول الكائن لرسم المضلع.

مساعد الوسم (تكامل SAM)

يدمج Roboflow مساعد وسم يعتمد على نموذج القطع لأي شيء (SAM) لتسريع عملية الوسم بشكل محتمل.

لاستخدام مساعد الوسم، انقر فوق أيقونة المؤشر في الشريط الجانبي. سيتم تفعيل SAM لمشروعك.

مرر المؤشر فوق كائن ما، وقد يقترح SAM وسمًا. انقر للقبول. يمكنك تحسين دقة الوسم بالنقر داخل المنطقة المقترحة أو خارجها.

وضع العلامات (Tagging)

يمكنك إضافة علامات إلى الصور باستخدام لوحة العلامات في الشريط الجانبي. يمكن أن تمثل العلامات سمات مثل الموقع، مصدر الكاميرا، إلخ. تسمح لك هذه العلامات بالبحث عن صور معينة وإنشاء إصدارات من مجموعة البيانات تحتوي على صور بعلامات معينة.

مساعد الوسم (القائم على النماذج)

يمكن استخدام النماذج المستضافة على Roboflow مع "مساعد الوسم" لاقتراح الأوسمة. ارفع أوزان نموذج YOLO الخاص بك إلى Roboflow (راجع التعليمات أدناه)، ثم فعّل "مساعد الوسم" عبر أيقونة العصا السحرية في الشريط الجانبي.

إدارة مجموعة البيانات لـ YOLO26

يوفر Roboflow العديد من الأدوات لفهم وإدارة مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية الخاصة بك.

البحث في مجموعة البيانات

استخدم البحث في مجموعة البيانات للعثور على صور بناءً على أوصاف نصية أو فئات/علامات محددة. يمكنك الوصول إلى هذه الميزة بالنقر على "Dataset" في الشريط الجانبي.

فحص الصحة (Health Check)

قبل التدريب، استخدم Roboflow Health Check للحصول على رؤى حول مجموعة بياناتك وتحديد التحسينات المحتملة. يمكنك الوصول إليه عبر رابط "Health Check" في الشريط الجانبي. يوفر إحصائيات حول أحجام الصور، توازن الفئات، خرائط الحرارة للوسم، والمزيد.

قد يقترح "فحص الصحة" تغييرات لتعزيز الأداء، مثل معالجة اختلالات الفئات المحددة في ميزة توازن الفئات. فهم صحة مجموعة البيانات أمر بالغ الأهمية للتدريب الفعال للنموذج.

معالجة البيانات مسبقاً وزيادتها لتعزيز قوة النموذج

لتصدير بياناتك، تحتاج إلى إنشاء إصدار من مجموعة البيانات، وهو لقطة لمجموعة بياناتك في وقت محدد. انقر على "Versions" في الشريط الجانبي، ثم "Create New Version". هنا، يمكنك تطبيق خطوات المعالجة المسبقة وزيادة البيانات لتعزيز قوة النموذج بشكل محتمل.

لكل زيادة مختارة، تتيح لك نافذة منبثقة ضبط معاييرها مثل السطوع. يمكن للزيادة المناسبة تحسين تعميم النموذج بشكل كبير، وهو مفهوم رئيسي نناقشه في دليل نصائح تدريب النماذج الخاص بنا.

تصدير البيانات بأكثر من 40 تنسيقاً لتدريب النماذج

بمجرد إنشاء إصدار مجموعة البيانات، يمكنك تصديره بتنسيقات متنوعة مناسبة لتدريب النموذج. انقر فوق زر "Export Dataset" في صفحة الإصدار.

حدد تنسيق "YOLO26" للتوافق مع خطوط أنابيب التدريب الخاصة بـ Ultralytics. أنت الآن جاهز لتدريب نموذج YOLO26 المخصص الخاص بك. راجع وثائق وضع التدريب لـ Ultralytics للحصول على تعليمات مفصلة حول بدء التدريب باستخدام مجموعة البيانات المصدرة.

رفع أوزان نموذج YOLO26 مخصص للاختبار والنشر

يقدم Roboflow واجهة برمجة تطبيقات قابلة للتطوير للنماذج المنشورة وSDKs متوافقة مع أجهزة مثل NVIDIA Jetson، وLuxonis OAK، وRaspberry Pi، والأنظمة القائمة على GPU. استكشف خيارات نشر النماذج المختلفة في أدلتنا.

يمكنك نشر نماذج YOLO26 عن طريق رفع أوزانها إلى Roboflow باستخدام نص Python بسيط.

أنشئ ملف Python جديداً وأضف الكود التالي:

import roboflow  # install with 'pip install roboflow'

# Log in to Roboflow (requires API key)
roboflow.login()

# Initialize Roboflow client
rf = roboflow.Roboflow()

# Define your workspace and project details
WORKSPACE_ID = "your-workspace-id"  # Replace with your actual Workspace ID
PROJECT_ID = "your-project-id"  # Replace with your actual Project ID
VERSION = 1  # Replace with your desired dataset version number
MODEL_PATH = "path/to/your/runs/detect/train/"  # Replace with the path to your YOLO26 training results directory

# Get project and version
project = rf.workspace(WORKSPACE_ID).project(PROJECT_ID)
dataset = project.version(VERSION)

# Upload model weights for deployment
# Ensure MODEL_PATH points to the directory containing 'best.pt'
dataset.deploy(
    model_type="yolov8",
    model_path=MODEL_PATH,
)  # Note: Use "yolov8" as model_type for YOLO26 compatibility in Roboflow deployment

print(f"Model from {MODEL_PATH} uploaded to Roboflow project {PROJECT_ID}, version {VERSION}.")
print("Deployment may take up to 30 minutes.")

في هذا الكود، استبدل your-workspace-id، وyour-project-id، ورقم VERSION، وMODEL_PATH بالقيم الخاصة بحساب Roboflow الخاص بك، ومشروعك، ودليل نتائج التدريب المحلي. تأكد من أن MODEL_PATH يشير بشكل صحيح إلى الدليل الذي يحتوي على ملف أوزان best.pt المدرب.

عند تشغيل الكود أعلاه، سيُطلب منك المصادقة (عادةً عبر مفتاح API). بعد ذلك، سيتم رفع نموذجك، وإنشاء نقطة نهاية API لمشروعك. قد تستغرق هذه العملية ما يصل إلى 30 دقيقة حتى تكتمل.

لاختبار نموذجك والعثور على تعليمات النشر لـ SDKs المدعومة، انتقل إلى علامة التبويب "Deploy" في الشريط الجانبي لـ Roboflow. في الجزء العلوي من هذه الصفحة، ستظهر أداة تسمح لك باختبار نموذجك باستخدام كاميرا الويب الخاصة بك أو عن طريق رفع صور أو مقاطع فيديو.

يمكن أيضاً استخدام نموذجك المرفوع كمساعد وسم، لاقتراح أوسمة على صور جديدة بناءً على تدريبه.

كيفية تقييم نماذج YOLO26

يوفر Roboflow ميزات لتقييم أداء النموذج. يعد فهم مقاييس الأداء أمراً بالغ الأهمية لتكرار النموذج.

بعد رفع نموذج، يمكنك الوصول إلى أداة تقييم النموذج عبر صفحة النموذج الخاصة بك على لوحة معلومات Roboflow. انقر فوق "View Detailed Evaluation".

تعرض هذه الأداة مصفوفة الارتباك التي توضح أداء النموذج، ومخطط تحليل متجه تفاعلي باستخدام تضمينات CLIP. تساعد هذه الميزات في تحديد مجالات تحسين النموذج.

نافذة مصفوفة الارتباك المنبثقة:

مرر المؤشر فوق الخلايا لرؤية القيم، وانقر فوق الخلايا لعرض الصور المقابلة مع تنبؤات النموذج وبيانات الحقيقة الأرضية.

انقر فوق "Vector Analysis" للحصول على مخطط مبعثر يصور تشابه الصور بناءً على تضمينات CLIP. تكون الصور الأقرب لبعضها متشابهة دلالياً. تمثل النقاط الصور، ملونة من الأبيض (أداء جيد) إلى الأحمر (أداء ضعيف).

يساعد "تحليل المتجهات" في:

• تحديد مجموعات الصور.
• تحديد المجموعات التي يكون أداء النموذج فيها ضعيفاً.
• فهم القواسم المشتركة بين الصور التي تسبب أداءً ضعيفاً.

موارد التعلم

• تدريب YOLO على مجموعة بيانات مخصصة (Colab): دفتر ملاحظات تفاعلي لـ Google Colab للتدريب على بياناتك.
• وثائق Ultralytics YOLO: تدريب وتصدير ونشر نماذج YOLO.
• مدونة Ultralytics: مقالات حول الرؤية الحاسوبية وتدريب النماذج.
• قناة Ultralytics على YouTube: أدلة فيديو حول تدريب النماذج ونشرها.

أسئلة شائعة

كيف يمكنني وسم البيانات لنماذج YOLO26 باستخدام Roboflow؟

استخدم Roboflow Annotate. أنشئ مشروعاً، وارفع الصور، واستخدم أدوات الوسم (B لـ مربعات الإحاطة، وP للمضلعات) أو مساعد الوسم القائم على SAM لوسم أسرع. الخطوات التفصيلية متاحة في قسم رفع وتحويل ووسم البيانات.

ما هي الخدمات التي يقدمها Roboflow لجمع بيانات تدريب YOLO26؟

يوفر Roboflow خدمة Universe (الوصول إلى العديد من مجموعات البيانات) وCollect (جمع الصور تلقائياً عبر كاميرا الويب). يمكن أن تساعد هذه الخدمات في الحصول على بيانات التدريب اللازمة لنموذج YOLO26 الخاص بك، مكملة للاستراتيجيات الموضحة في دليل جمع البيانات الخاص بنا.

كيف يمكنني إدارة وتحليل مجموعة بيانات YOLO26 الخاصة بي باستخدام Roboflow؟

استخدم ميزات البحث في مجموعة البيانات، ووضع العلامات، و"فحص الصحة" (Health Check) في Roboflow. يجد البحث الصور عن طريق النص أو العلامات، بينما يحلل "فحص الصحة" جودة مجموعة البيانات (توازن الفئات، أحجام الصور، إلخ) لتوجيه التحسينات قبل التدريب. راجع قسم إدارة مجموعة البيانات للحصول على التفاصيل.

كيف يمكنني تصدير مجموعة بيانات YOLO26 الخاصة بي من Roboflow؟

أنشئ إصداراً من مجموعة البيانات في Roboflow، وطبق المعالجة المسبقة والزيادات المطلوبة، ثم انقر فوق "Export Dataset" وحدد تنسيق YOLO26. العملية موضحة في قسم تصدير البيانات. هذا يهيئ بياناتك للاستخدام مع خطوط أنابيب التدريب الخاصة بـ Ultralytics.

كيف يمكنني دمج ونشر نماذج YOLO26 باستخدام Roboflow؟

ارفع أوزان YOLO26 المدربة الخاصة بك إلى Roboflow باستخدام نص Python المقدم. يؤدي هذا إلى إنشاء نقطة نهاية API قابلة للنشر. راجع قسم رفع الأوزان المخصصة للحصول على النص والتعليمات. استكشف المزيد من خيارات النشر في وثائقنا.