Roboflow

Roboflow يوفر أدوات لتصنيف البيانات وتصدير مجموعات البيانات بتنسيقات مختلفة، بما في ذلك YOLO. يغطي هذا الدليل تصنيف البيانات وتصديرها ونشرها لـ Ultralytics YOLO .

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

• جمع البيانات للتدريب
• بيانات الملصق
• إدارة مجموعة البيانات
• تصدير البيانات
• نشر النماذج
• تقييم النماذج
• الأسئلة الشائعة

جمع البيانات لتدريب نموذج YOLO26 مخصص

تقدم Roboflow خدمتين أساسيتين للمساعدة في جمع البيانات لنماذج Ultralytics YOLO: Universe و Collect. لمزيد من المعلومات العامة حول استراتيجيات جمع البيانات، راجع دليل جمع البيانات والتعليقات التوضيحية الخاص بنا.

Roboflow Universe

Roboflow هو مستودع إلكتروني لمجموعات بيانات الرؤية. يمكنك تصدير مجموعات البيانات YOLO لاستخدامها مع Ultralytics .

Roboflow Collect

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

رفع البيانات وتحويلها ووسمها لتنسيق YOLO26

Roboflow Annotate هي أداة عبر الإنترنت لتسمية الصور لمهام الرؤية الحاسوبية المختلفة، بما في ذلك اكتشاف الكائنات و التصنيف و التجزئة.

لتصنيف البيانات لـ Ultralytics YOLO ، قم بإنشاء مشروع في Roboflow وقم بتحميل صورك، وابدأ في إضافة التعليقات التوضيحية.

أدوات التعليم

• توصيف المربعات المحيطة: اضغط B أو انقر على أيقونة المربع. انقر واسحب لإنشاء مربع إحاطة. ستظهر نافذة منبثقة تطالبك بتحديد فئة للتعليق التوضيحي.
• شرح المضلعات: يستخدم لـ تجزئة المثيل. اضغط P أو انقر على أيقونة المضلع. انقر على النقاط حول الكائن لرسم المضلع.

مساعد وضع العلامات (تكامل SAM)

يدمج Roboflow مساعد تسمية يعتمد على نموذج تقسيم أي شيء (SAM) لتسريع عملية التسمية المحتملة.

لاستخدام مساعد الملصقات، انقر فوق رمز المؤشر في الشريط الجانبي. سيتم تمكين SAM لمشروعك.

مرر مؤشر الفأرة فوق كائن ما، وقد يقترح SAM تعليقًا توضيحيًا. انقر لقبول التعليق التوضيحي. يمكنك تحسين خصوصية التعليق التوضيحي بالنقر داخل المنطقة المقترحة أو خارجها.

وضع العلامات

يمكنك إضافة علامات إلى الصور باستخدام لوحة العلامات في الشريط الجانبي. يمكن أن تمثل العلامات سمات مثل الموقع ومصدر الكاميرا وما إلى ذلك. تتيح لك هذه العلامات البحث عن صور معينة وإنشاء إصدارات مجموعات البيانات التي تحتوي على صور بعلامات معينة.

مساعدة في وضع العلامات (تعتمد على النموذج)

Roboflow استخدام النماذج المستضافة على Roboflow مع Label Assist لاقتراح التعليقات التوضيحية. قم بتحميل أوزان YOLO إلى Roboflow انظر التعليمات أدناه)، ثم قم بتنشيط Label Assist عبر رمز العصا السحرية في الشريط الجانبي.

إدارة مجموعات البيانات لـ YOLO26

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

البحث في مجموعة البيانات

استخدم بحث مجموعة البيانات للعثور على الصور بناءً على الأوصاف النصية أو العلامات/العلامات المحددة. يمكنك الوصول إلى هذه الميزة بالنقر فوق "مجموعة البيانات" في الشريط الجانبي.

فحص السلامة

قبل التدريب، استخدم Roboflow Health Check للحصول على رؤى حول مجموعة البيانات الخاصة بك وتحديد التحسينات المحتملة. يمكنك الوصول إليه عبر رابط الشريط الجانبي "Health Check". يوفر إحصائيات حول أحجام الصور وتوازن الفئات والخرائط الحرارية للتعليقات التوضيحية والمزيد.

قد يقترح فحص السلامة تغييرات لتحسين الأداء، مثل معالجة اختلالات الفئات المحددة في ميزة توازن الفئات. يعد فهم سلامة مجموعة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لـ تدريب النموذج الفعال.

المعالجة المسبقة للبيانات وزيادتها لضمان قوة النموذج

لتصدير بياناتك، تحتاج إلى إنشاء إصدار مجموعة بيانات، وهي لقطة لمجموعة البيانات الخاصة بك في نقطة زمنية معينة. انقر فوق "إصدارات" في الشريط الجانبي، ثم "إنشاء إصدار جديد". هنا، يمكنك تطبيق خطوات المعالجة المسبقة و زيادة البيانات لتعزيز قوة النموذج.

لكل زيادة محددة، تتيح لك نافذة منبثقة ضبط معاييرها بدقة مثل السطوع. يمكن للزيادة المناسبة أن تحسن بشكل كبير من تعميم النموذج، وهو مفهوم أساسي تمت مناقشته في دليل نصائح تدريب النموذج الخاص بنا.

تصدير البيانات بأكثر من 40 تنسيقًا لتدريب النموذج

بمجرد إنشاء إصدار مجموعة البيانات الخاصة بك، يمكنك تصديرها بتنسيقات مختلفة مناسبة لتدريب النموذج. انقر فوق الزر "تصدير مجموعة البيانات" في صفحة الإصدار.

حدد تنسيق "YOLO26" للتوافق مع مسارات تدريب Ultralytics. أنت الآن جاهز لتدريب نموذج YOLO26 المخصص الخاص بك. ارجع إلى وثائق وضع التدريب في Ultralytics للحصول على تعليمات مفصلة حول بدء التدريب باستخدام مجموعة البيانات المصدرة الخاصة بك.

رفع أوزان نموذج YOLO26 المخصص للاختبار والنشر

يقدم Roboflow واجهة برمجة تطبيقات (API) قابلة للتطوير للنماذج المنشورة وحزم SDK متوافقة مع الأجهزة مثل NVIDIA Jetson و Luxonis OAK و Raspberry 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 برمجي بسيط.

أنشئ ملف python جديدًا 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, your-project-id، ستستمر دالة VERSION رقم، و ال MODEL_PATH مع القيم الخاصة بحساب Roboflow الخاص بك، والمشروع، ودليل نتائج التدريب المحلي. تأكد من MODEL_PATH يشير بشكل صحيح إلى الدليل الذي يحتوي على التدريب الخاص بك best.pt ملف الأوزان (weights file).

عند تشغيل الكود أعلاه، سيُطلب منك المصادقة (عادةً عبر مفتاح API). بعد ذلك، سيتم تحميل النموذج الخاص بك، وسيتم إنشاء نقطة نهاية API لمشروعك. قد تستغرق هذه العملية ما يصل إلى 30 دقيقة حتى تكتمل.

لاختبار النموذج الخاص بك والعثور على إرشادات النشر لحزم SDK المدعومة، انتقل إلى علامة التبويب "Deploy" في الشريط الجانبي Roboflow. في الجزء العلوي من هذه الصفحة، ستظهر أداة تتيح لك اختبار النموذج الخاص بك باستخدام كاميرا الويب أو عن طريق تحميل الصور أو مقاطع الفيديو.

يمكن أيضًا استخدام النموذج الذي تم تحميله كمساعد في وضع العلامات، واقتراح التعليقات التوضيحية على الصور الجديدة بناءً على تدريبه.

كيفية تقييم نماذج YOLO26

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

بعد تحميل النموذج، يمكنك الوصول إلى أداة تقييم النموذج عبر صفحة النموذج الخاص بك على لوحة معلومات Roboflow. انقر على "عرض التقييم التفصيلي".

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

النافذة المنبثقة لمصفوفة الارتباك:

مرر مؤشر الفأرة فوق الخلايا لرؤية القيم، وانقر فوق الخلايا لعرض الصور المقابلة مع تنبؤات النموذج وبيانات الحقيقة الأساسية.

انقر فوق "تحليل المتجهات" للحصول على مخطط مبعثر يوضح تشابه الصورة بناءً على تضمينات CLIP. الصور الأقرب معًا متشابهة دلاليًا. تمثل النقاط الصور، ملونة من الأبيض (أداء جيد) إلى الأحمر (أداء ضعيف).

تحليل المتجهات يساعد في:

• تحديد تجمعات الصور.
• تحديد دقيق للمجموعات التي يكون أداء النموذج فيها ضعيفًا.
• فهم أوجه التشابه بين الصور التي تسبب ضعف الأداء.

مصادر التعلم

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

الأسئلة الشائعة

كيف أقوم بوسم البيانات لنماذج YOLO26 باستخدام Roboflow؟

استخدم Roboflow Annotate. أنشئ مشروعًا، وحمّل الصور، واستخدم أدوات التعليق (B لـ المربعات المحيطة, P للمضلعات) أو مساعد التسمية المستند إلى SAM لتسمية أسرع. تتوفر خطوات تفصيلية في قسم تحميل البيانات وتحويلها وتصنيفها.

ما هي الخدمات التي تقدمها Roboflow لجمع بيانات تدريب YOLO26؟

توفر Roboflow Universe (الوصول إلى العديد من مجموعات البيانات) و Collect (جمع الصور تلقائيًا عبر كاميرا الويب). يمكن أن تساعد هذه في الحصول على بيانات التدريب الضرورية 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 Roboflow للبحث عن مجموعات البيانات ووضع العلامات عليها والتحقق من سلامتها. يبحث البحث عن الصور عن طريق النص أو العلامات، بينما يحلل التحقق من السلامة جودة مجموعة البيانات (توازن الفئات وأحجام الصور وما إلى ذلك) لتوجيه التحسينات قبل التدريب. راجع قسم إدارة مجموعة البيانات للحصول على التفاصيل.

كيف أقوم بتصدير مجموعة بيانات YOLO26 الخاصة بي من Roboflow؟

أنشئ إصدارًا لمجموعة البيانات في Roboflow، طبق المعالجة المسبقة والتحسينات المطلوبة، ثم انقر على "Export Dataset" (تصدير مجموعة البيانات) وحدد تنسيق YOLO26. تم توضيح العملية في قسم تصدير البيانات. هذا يهيئ بياناتك للاستخدام مع مسارات التدريب الخاصة بـ Ultralytics.

كيف يمكنني دمج ونشر نماذج YOLO26 مع Roboflow؟

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

📅 تم الإنشاء قبل 2 أعوام ✏️ تم التحديث قبل 5 أيام

تعليقات