إعداد البيانات

يُعد إعداد البيانات أساس نجاح نماذج رؤية الكمبيوتر. توفر منصة Ultralytics أدوات شاملة لإدارة بيانات التدريب الخاصة بك، بدءًا من التحميل ومرورًا بالتعليقات التوضيحية وصولاً إلى التحليل.

نظرة عامة

يساعدك قسم البيانات في منصة Ultralytics على:

• تحميل الصور والفيديوهات والأرشيفات (ZIP، TAR، GZ)
• قم بالتعليق باستخدام أدوات الرسم اليدوية والتوسيم الذكي SAM
• تحليل بياناتك باستخدام الإحصائيات والتصورات
• تصدير بتنسيق NDJSON للتدريب المحلي

سير العمل

graph LR
    A[Upload] --> B[Annotate]
    B --> C[Analyze]
    C --> D[Train]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff

المهام المدعومة

تدعم منصة Ultralytics جميع أنواع مهام YOLO الخمسة:

الميزات الرئيسية

التخزين الذكي

تستخدم Ultralytics التخزين القابل للعنونة بالمحتوى (CAS) لإدارة البيانات بكفاءة:

• إزالة التكرار: تخزين الصور المتطابقة مرة واحدة فقط عبر التجزئة XXH3-128
• النزاهة: يضمن العنونة القائمة على التجزئة سلامة البيانات
• الكفاءة: تخزين محسن ومعالجة سريعة

معرفات URI لمجموعات البيانات

مجموعات البيانات المرجعية باستخدام ul:// تنسيق URI (انظر استخدام مجموعات بيانات المنصة):

yolo train data=ul://username/datasets/my-dataset

وهذا يتيح التدريب على مجموعات بيانات المنصة من أي جهاز تم تكوين مفتاح API الخاص بك عليه.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(data="ul://username/datasets/my-dataset", epochs=100)

علامات تبويب مجموعة البيانات

تحتوي كل صفحة من صفحات مجموعة البيانات على خمس علامات تبويب:

الإحصائيات والتصور

في Charts توفر علامة التبويب تحليلاً تلقائياً يشمل:

• التوزيع المقسم: مخطط دائري لعدد صور القطار/القيمة/الاختبار
• الفئات الأعلى: مخطط دائري لأكثر فئات التعليقات التوضيحية شيوعًا
• عرض الصور: رسم بياني لتوزيع عرض الصور
• ارتفاعات الصورة: رسم بياني لتوزيع ارتفاعات الصورة
• النقاط لكل حالة: توزيع عدد رءوس المضلعات أو النقاط الرئيسية (مجموعات بياناتsegment)
• مواقع التعليقات التوضيحية: خريطة حرارية ثنائية الأبعاد لمواقع مركز المربع المحيط
• أبعاد الصورة: خريطة حرارية ثنائية الأبعاد للعرض مقابل الارتفاع مع خطوط إرشادية لنسبة العرض إلى الارتفاع

روابط سريعة

• مجموعات البيانات: رفع بيانات التدريب الخاصة بك وإدارتها
• التعليق التوضيحي: تصنيف البيانات باستخدام أدوات يدوية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي

الأسئلة الشائعة

ما هي تنسيقات الملفات المدعومة للتحميل؟

تدعم منصة Ultralytics ما يلي:

الصور: JPEG، PNG، WebP، BMP، TIFF، HEIC، AVIF، JP2، DNG، MPO (بحد أقصى 50 ميجابايت لكل صورة)

مقاطع الفيديو: MP4، WebM، MOV، AVI، MKV، M4V (بحد أقصى 1 جيجابايت، إطارات مستخرجة بمعدل 1 إطار في الثانية، بحد أقصى 100 إطار)

الأرشيفات: ZIP، TAR، TAR.GZ، TGZ، GZ (بحد أقصى 10 جيجابايت) تحتوي على صور مع تسميات اختيارية YOLO

ما هو الحد الأقصى لحجم مجموعة البيانات؟

تعتمد حدود التخزين على خطتك:

حدود الملفات الفردية: الصور 50 ميجابايت، مقاطع الفيديو 1 جيجابايت، الأرشيفات 10 جيجابايت

هل يمكنني استخدام مجموعات بيانات المنصة الخاصة بي للتدريب المحلي؟

نعم! استخدم تنسيق URI لمجموعة البيانات للتدريب محليًا:

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_key"
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

import os

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_key"

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(data="ul://username/datasets/my-dataset", epochs=100)

أو قم بتصدير مجموعة البيانات الخاصة بك بتنسيق NDJSON للتدريب دون اتصال بالإنترنت تمامًا.

📅 تم الإنشاء قبل 1 شهر ✏️ تم التحديث قبل 5 أيام

تعليقات