رؤية YOLO 2026:

إعداد البيانات#

إعداد البيانات هو أساس نماذج computer vision الناجحة. توفر Ultralytics Platform أدوات شاملة لإدارة بيانات التدريب الخاصة بك، بدءاً من الرفع مروراً بالوسم ووصولاً إلى التحليل.



Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Data

نظرة عامة#

يساعدك قسم البيانات في منصة Ultralytics على:

  • رفع الصور، مقاطع الفيديو، وملفات مجموعات البيانات (ملفات ZIP، TAR بما في ذلك .tar.gz/.tgz، وNDJSON)
  • الاستيراد من عنوان URL عن طريق لصق رابط مباشر لأرشيف أو تصدير بصيغة NDJSON، أو من Roboflow
  • ربط Google Cloud Storage، Amazon S3، أو Azure Blob Storage واستخدام بياناتك في مكانها دون الحاجة إلى رفع نسخة
  • الاحتفاظ بالبكسلات محلياً باستخدام عمال CPU/GPU للمؤسسات عبر ميزة On Premise
  • وسم البيانات باستخدام أدوات الرسم اليدوي والتسمية الذكية المدعومة بنظام SAM — اختر من بين SAM 2.1 أو الإصدار الجديد SAM 3
  • إدارة الفئات عن طريق إعادة تسميتها، وتغيير ألوانها، ودمجها، وحذفها عبر مجموعة البيانات بأكملها
  • تحليل بياناتك باستخدام الإحصائيات، والتصورات المرئية، والتجميع القائم على التضمين
  • تصدير البيانات بتنسيق NDJSON format للتدريب المحلي

Ultralytics Platform Data Overview Sidebar Datasets

سير العمل#

graph LR
    A[Upload]:::start --> B[Annotate]:::proc
    B --> D[Train]:::out
    B --> C[Analyze]:::proc

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff
المرحلةالوصف
Uploadاستيراد الصور أو مقاطع الفيديو أو الأرشيفات مع المعالجة التلقائية
التصنيف (Annotate)قم بتسمية البيانات باستخدام أدوات يدوية، أو استخدم تعليقات SAM لمهام الكشف، والتجزئة، والدلالة، وOBB
تحليلعرض توزيعات الفئات، والخرائط الحرارية المكانية، وإحصائيات الأبعاد، ومجموعات التضمين
التصديرالتنزيل بتنسيق NDJSON format للاستخدام دون اتصال بالإنترنت

المهام المدعومة#

تدعم مجموعات بيانات Ultralytics Platform جميع أنواع مهام YOLO الـ 7:

المهمةالوصفأداة التعليق التوضيحي
Detectكشف الكائنات باستخدام صناديق التحديد (bounding boxes)أداة المستطيل
Segmentتجزئة النماذج (Instance segmentation) باستخدام أقنعة البكسلأداة المضلع
Semanticالتجزئة الدلالية (Semantic segmentation) باستخدام مناطق البكسل لكل فئةأداة المضلع
Depthخرائط العمق القيترية لكل بكسلالأهداف المستوردة
Classifyتصنيف على مستوى الصورةمحدد الفئات
Poseتقدير النقاط الرئيسية (Keypoint estimation) مع قوالب هيكلية مدمجة ومخصصةأداة النقاط الرئيسية
OBBصناديق التحديد الموجهة (Oriented bounding boxes) للكائنات المستديرةأداة الصندوق الموجه
اختيار نوع المهمة

يتم تعيين نوع المهمة عند إنشاء مجموعة بيانات ويحدد أدوات التعليقات التوضيحية المتاحة. يمكنك تغيير ذلك لاحقاً من محدد مهام رأس مجموعة بيانات، ولكن لن يتم عرض التعليقات التوضيحية غير المتوافقة بعد التبديل. يُسمح بالتبديل إلى العمق أو منه فقط بينما تكون مجموعة بيانات فارغة — راجع Edit Dataset.

الميزات الرئيسية#

التخزين الذكي#

تدير منصة Ultralytics التخزين بكفاءة:

  • إزالة التكرار: يتم تخزين الصور المتطابقة في نفس منطقة البيانات مرة واحدة
  • السلامة: يتم التحقق من سلامة البيانات للملفات التي يتم رفعها
  • الكفاءة: تخزين مُحسَّن ومعالجة سريعة

معرفات الموارد الموحدة (URI) لمجموعات البيانات#

الإشارة إلى مجموعات البيانات باستخدام تنسيق المعرف URI ul:// (انظر Using Platform Datasets):

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

يسمح هذا بالتدريب على مجموعات بيانات المنصة من أي جهاز مكوّن باستخدام API key الخاص بك.

استخدام بيانات المنصة من Python
from ultralytics import YOLO

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

إصدار مجموعات البيانات#

إنشاء لقطات NDJSON ثابتة لمجموعة البيانات الخاصة بك لتدريب قابل للتكرار. يلتقط كل إصدار عدد الصور، عدد الفئات، وعدد الوسوم وقت الإنشاء. راجع Versions Tab للحصول على التفاصيل.

تبويبات مجموعة البيانات#

يمكن لصفحات مجموعة البيانات عرض ما يصل إلى ست علامات تبويب، اعتماداً على حالة مجموعة البيانات وأذوناتك:

علامة التبويبالوصف
الصورتصفح الصور في عرض الشبكة، أو العرض المدمج، أو عرض الجدول مع تراكبات التعليقات التوضيحية
الفئات (Classes)عرض وإعادة تسمية وتغيير ألوان ودمج وحذف الفئات مع عدادات التصنيفات لكل فئة
المخططاتإحصائيات تلقائية: توزيع الانقسام، وعدد الفئات، والخرائط الحرارية
النماذجModels المدربة على مجموعة البيانات هذه مع المقاييس والحالة
الإصداراتإنشاء وتنزيل واستعادة لقطات NDJSON غير القابلة للتغيير لضمان القابلية للتكرار
Errorsالصور التي فشلت معالجتها مع تفاصيل الخطأ وتوجيهات الإصلاح

Classes يظهر عندما تحتوي مجموعة بيانات على صور وتكون مهمتها ذات فئات، بينما يظهر Charts كلما احتوت على صور. يظهر Errors فقط عند وجود اخفاقات في المعالجة. يظهر Versions عندما يكون لديك حق الوصول للتحرير، أو في وضع القراءة فقط عندما تكون الإصدارات موجودة بالفعل.

التجميع (Clustering)#

استكشف مجموعة بياناتك كخطة انتشار تفاعلية ثنائية الأبعاد حيث توجد الصور المتشابهة بصرياً بالقرب من بعضها البعض — وهو أمر مفيد للكشف عن المجموعات، والتكرارات، والقيم المتطرفة، ولتفقد كيفية توزيع التقسيمات أو الفئات عبر بياناتك. قم بتحديد منطقة من الرسم البياني لتصفية المعرض ليشمل تلك الصور فقط. يتطلب التحليل ما بين 20 إلى 200,000 صورة خالية من الأخطاء. راجع Clustering للتفاصيل.

الإحصائيات والتصور#

توفر علامة التبويب Charts تحليلاً تلقائياً يتضمن:

  • توزيع الانقسام: مخطط حلقي لأعداد صور التدريب/التحقق/الاختبار
  • أهم الفئات: مخطط دائري لأكثر 10 فئات تعليقات تكراراً
  • أبعاد الصورة: رسم بياني لتوزيع عرض وارتفاع الصورة (بالبكسل)
  • أبعاد الصورة ثنائية الأبعاد: خريطة حرارية ثنائية الأبعاد للعرض مقابل الارتفاع مع خطوط دليل نسبة العرض إلى الارتفاع
  • مواقع التعليقات التوضيحية: خريطة حرارية ثنائية الأبعاد لمواقع مركز صندوق التحديد
  • النقاط لكل نموذج: توزيع عدد رؤوس المضلع أو النقاط الرئيسية (لمجموعات بيانات التجزئة/الوضع)

راجع Charts tab للاطلاع على القائمة الكاملة.

روابط سريعة#

  • Datasets: رفع، إدارة، وتصدير بيانات التدريب الخاصة بك
  • Annotation: تسمية البيانات باستخدام أدوات يدوية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي
  • Cloud Training: تدريب النماذج على مجموعات البيانات الموسومة الخاصة بك
  • Dataset URI: استخدم معرفات ul:// للتدريب من أي مكان

الأسئلة الشائعة#

  • تدعم منصة Ultralytics ما يلي:

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

    الفيديوهات: MP4، WebM، MOV، MKV، M4V (بحد أقصى 1 جيجابايت، يتم استخراج الإطارات بمعدل 1 FPS، وبحد أقصى 100 إطار)

    ملفات مجموعة البيانات: أرشيفات ZIP أو TAR بما في ذلك .tar.gz و .tgz (بحد أقصى 10GB في باقة Free، و 20GB في باقة Pro، و 50GB في باقة Enterprise) تحتوي على صور مع تسمياتاختيارية بصيغة YOLO-format أو تسميات COCO JSON، بالإضافة إلى تصديرات NDJSON

    يمكن أيضاً استيراد أي من تنسيقات الأرشيف أو NDJSON هذه عن طريق لصق رابط HTTP(S) مباشر في علامة التبويب URL في مربع الحوار New Dataset. يتم اكتشاف تسميات Pascal VOC XML ولكن لا يتم استيرادها.

  • تعتمد حدود التخزين على خطتك:

    الخطةحد التخزين
    مجاني100 GB
    Pro500 GB
    Enterpriseغير محدود

    حدود الملفات الفردية: الصور 50 ميجابايت، مقاطع الفيديو 1 جيجابايت، مجموعات البيانات 10 جيجابايت على الخطة المجانية / 20 جيجابايت على Pro / 50 جيجابايت على Enterprise

  • نعم! استخدم تنسيق معرف مجموعة البيانات (dataset URI) للتدريب محلياً:

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

    أو قم بتصدير مجموعة بياناتك بتنسيق NDJSON format لنقل بياناتها التعريفية، وتقسيماتها، ووسومها، وروابط الصور الموقعة.

المساهمون
GLglenn-jocher21LAlaodouya3SEsergiuwaxmann2RAraimbekovm1RIRizwanMunawar1AMamanharshx1

التعليقات