مجموعات البيانات#

توفّر مجموعات البيانات في منصة Ultralytics حلًا مبسطًا لإدارة بيانات التدريب. بعد التحميل، تعالج المنصة الصور والتسميات والإحصاءات تلقائيًا.

تكون مجموعة البيانات جاهزة للتدريب بعد اكتمال المعالجة، شريطة أن تحتوي على صورة واحدة على الأقل في التقسيم train، وصورة واحدة على الأقل في التقسيم val أو test، وصورة واحدة على الأقل مرفقة بتسمية. يعرض رأس مجموعة البيانات شارة Ready عند استيفاء الشروط الثلاثة، وشارة Not Ready بخلاف ذلك — انقر على الشارة لمعرفة الشرط غير المستوفى تحديدًا.

جمع الصور باستخدام الوكلاء#

استخدم الوكلاء لإضافة الصور إلى مجموعة بيانات عندما يحقق اكتشاف النموذج شرطًا، مثل وقوع مستوى الثقة ضمن نطاق محدد. اربط الشرط بكتلة مجموعة بيانات وحدد وجهة يمكنك تعديلها. تصل الصور بلا تسميات في التقسيم train؛ ويجري تخطي النسخ الموجودة مسبقًا. راجع الصور وأضف إليها التسميات باستخدام محرر التعليقات التوضيحية الحالي.

تحميل مجموعة بيانات#

تقبل منصة Ultralytics تنسيقات تحميل متعددة لتوفير المرونة.

التنسيقات المدعومة#

دعم برامج ترميز الفيديو#

لا يكفي امتداد الملف وحده: فقد يتعذر أيضًا معالجة الفيديو إذا تعذّر فك ترميز الفيديو المستخدم فيه أثناء المعالجة.

ffmpeg -i input.mov \
  -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p \
  -c:a aac -movflags +faststart \
  output.mp4

إعداد مجموعة البيانات#

تدعم المنصة Ultralytics YOLO وCOCO وJSON بتنسيق LabelMe وأقنعة PNG الدلالية ومجموعات بيانات العمق وUltralytics NDJSON وLabelbox NDJSON، بالإضافة إلى عمليات التحميل الأولية (غير المشروحة):

my-dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── val/
│       ├── img003.jpg
│       └── img004.jpg
├── labels/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.txt
│   │   └── img002.txt
│   └── val/
│       ├── img003.txt
│       └── img004.txt
└── data.yaml

# data.yaml
path: .
train: images/train
val: images/val

names:
    0: person
    1: car
    2: dog

إذا أشارت التصنيفات إلى معرّفات الفئات من دون توفير أسمائها، تعيد Platform تعيين المعرّفات إلى تسلسل متراص يبدأ من الفهرس 0، وتسمي كل فئة وفق معرّفها المصدر (class0 وclass3 و…)، ويمكنك إعادة تسميتها لاحقًا في علامة تبويب الفئات.

للاطلاع على تفاصيل التنسيقات الخاصة بكل مهمة، راجع المهام المدعومة ونظرة عامة على مجموعات البيانات.

عملية الرفع#

لإنشاء مجموعة بيانات:

1. انتقل إلى Annotate في الشريط الجانبي
2. انقر على New Dataset
3. اختر علامة تبويب مصدر البيانات (راجع مصادر البيانات أدناه)
4. أضف اسمًا — يُشتق جزء المسار في عنوان URL تلقائيًا ويمكن تعديله — ووصفًا اختياريًا
5. حدّد نوع المهمة (راجع المهام المدعومة)، والترخيص الاختياري (راجع التراخيص المتاحة)، ومستوى الظهور (عام أو خاص). تبدأ مجموعة البيانات العامة الجديدة مع تحديد CC BY 4.0؛ اختر ترخيصًا آخر أو بلا لتغييره
6. انقر على Create & Upload للملفات المحلية، أو Create & Import لعنوان URL أو مصدر متصل، أو Create Dataset للبدء من دون بيانات

لإضافة ملفات إلى مجموعة بيانات موجودة، افتح صفحة مجموعة البيانات واسحب الملفات إلى المعرض أو انقر على أيقونة الرفع في رأس الصفحة. تفتح أيقونة الرفع منتقي الملفات الأصلي في متصفحك مباشرةً، لأن مهمة مجموعة البيانات محددة مسبقًا.

مصادر البيانات#

يوفر مربع الحوار New Dataset أربعة مصادر:

لا يمكن إنشاء مجموعات بيانات العمق إلا من خلال Upload أو URL؛ إذ تكون علامتا التبويب Cloud وOn Premise معطّلتين لمهمة العمق.

قبل بدء الرفع#

تتحقق Platform من ملفاتك في المتصفح قبل رفع أي شيء، لذا تظهر المشكلات الشائعة فورًا بدلًا من اكتشافها بعد نقل طويل. تُفحص الأرشيفات بحثًا عن التلف والفراغ والحماية بكلمة مرور وأخطاء صياغة YAML، كما تُدرج الملفات الأكبر من الحد المسموح بأسمائها.

قد يظهر بعد ذلك مربعا حوار:

بعد الرفع، تعالج المنصة بياناتك تلقائيًا:

1. التحقق: فحوصات التنسيق والحجم
2. التوحيد: تغيير حجم الصور الكبيرة (الحد الأقصى 4096px، والحد الأدنى لأي بُعد 28px)، وتوسيع الصور بتدرج الرمادي إلى RGB، وتسطيح الشفافية على خلفية بيضاء، وتطبيق اتجاه EXIF؛ وتُخزَّن ملفات TIFF الأصلية كما رُفعت
3. الصور المصغرة: إنشاء معاينات WebP بحجم 256px
4. تحليل التصنيفات: استخراج تصنيفات YOLO وCOCO وLabelMe وNDJSON بتنسيق Ultralytics أو Labelbox
5. الإحصاءات: احتساب توزيعات الفئات وأبعاد الصور

from ultralytics.data.utils import check_det_dataset

check_det_dataset("path/to/data.yaml")

استعراض الصور#

اعرض صور مجموعة البيانات بتخطيطات متعددة.

افتح لوحة التجميع العنقودي من شريط أدوات المعرض لاستكشاف مجموعة البيانات في مخطط تبعثر تفاعلي ثنائي الأبعاد.

الفرز والتصفية#

يمكن فرز الصور وتصفيتها لتسهيل استعراضها:

عارض ملء الشاشة#

انقر على أي صورة لفتح عارض ملء الشاشة الذي يتيح:

• التنقل: استعراض الصور باستخدام مفاتيح الأسهم أو معاينات الصور المصغرة
• معلومات الصورة: مراجعة الخصائص التي أنشأتها Platform والبيانات الوصفية المخصصة والمدمجة في الملف، مثل EXIF
• البيانات الوصفية المخصصة: يمكن للمالكين والمحررين إضافة كائن JSON أو استبداله، بما في ذلك القيم المتداخلة، بحد أقصى 500,000 حرف متسلسل ومفاتيح من المستوى الأعلى يصل طولها إلى 128 حرفًا
• التعليقات التوضيحية: تبديل إظهار طبقة التعليقات التوضيحية
• توزيع الفئات: أعداد التسميات لكل فئة مع مؤشرات لونية
• إضافة التعليقات التوضيحية: عند امتلاك صلاحية التحرير، تكون عناصر التحكم في التعليقات التوضيحية نشطة فور فتح عارض ملء الشاشة على الكمبيوتر المكتبي
• تمويه الوجوه: انقر بزر الماوس الأيمن على تعليق توضيحي من أجل معاينة تمويه الوجه وتطبيقه على الصورة عند توفر ذلك
• تنزيل: تنزيل ملف الصورة الأصلي
• حذف: حذف الصورة من مجموعة البيانات
• تكبير/تصغير: استخدم Cmd/Ctrl+Scroll أو Cmd/Ctrl++ أو Cmd/Ctrl+= للتكبير، واستخدم Cmd/Ctrl+- للتصغير
• إعادة ضبط العرض: استخدم Cmd/Ctrl + 0 أو زر إعادة الضبط لملاءمة الصورة ضمن العارض
• تحريك العرض: اضغط باستمرار على Space واسحب، أو اسحب باستخدام زر الماوس الأوسط، لتحريك مساحة العرض عند أي مستوى تكبير
• عرض البكسلات: تبديل العرض بالبكسلات للفحص الدقيق
• ستارة العمق: في مجموعات بيانات العمق، يمسح فاصل قابل للسحب بين صورة RGB وخريطة العمق الملونة الخاصة بها

التصفية حسب التقسيم#

تصفية الصور حسب تقسيم مجموعة البيانات:

التجميع#

تعرض لوحة Clustering مجموعة بياناتك في مخطط مبعثر تفاعلي ثنائي الأبعاد، بحيث تظهر الصور المتشابهة بصريًا متقاربة. استخدمها لإظهار العناقيد، واكتشاف التكرارات والقيم الشاذة، وفحص كيفية توزيع التقسيمات أو الفئات ضمن بياناتك — كل ذلك دون مغادرة المعرض. افتح اللوحة من أيقونة المخطط المبعثر في شريط أدوات المعرض ضمن أي صفحة لمجموعة بيانات. اللوحة متاحة على أجهزة الكمبيوتر المكتبية فقط، ويرى المشاهدون الذين لا يملكون صلاحية التحرير الأيقونة بعد تحليل مجموعة البيانات.

تشغيل التحليل#

لبدء التحليل:

1. افتح مجموعة بيانات وانقر على أيقونة المخطط المبعثر في شريط أدوات المعرض
2. انقر على Analyze Dataset
3. انتظر حتى يكتمل شريط التقدم — ستظهر النتائج في اللوحة نفسها

يُجرى التحليل في الخلفية على مرحلتين، Computing embeddings وClustering، وقد يستغرق بضع دقائق حسب حجم مجموعة البيانات. يمكنك إغلاق اللوحة أو مغادرة الصفحة والعودة إليها لاحقًا.

التصور المرئي#

بعد اكتمال التحليل، تعرض اللوحة مخططًا مبعثرًا ثنائي الأبعاد لجميع الصور التي خضعت للتحليل، مع وسيلة إيضاح وعداد للنقاط. تعمل عوامل تصفية المعرض (التقسيم والفئة والتسميات الموجودة أو غير الموجودة) على تخفيف ظهور النقاط غير المطابقة للتصفية، ما يتيح لك التركيز على المجموعة الفرعية المطلوبة — ويعرض العداد عندئذٍ visible / total points.

التلوين حسب#

غيّر طريقة تظليل نقاط البيانات باستخدام القائمة المنسدلة Color by في شريط أدوات اللوحة. بدّل أوضاع العرض في أي وقت — إذ يعيد المخطط تلوين نفسه فورًا لتتمكن من رؤية توزيع التقسيمات أو الفئات أو خصائص الصور بين العناقيد:

التحديد الحر والتحديد بالنقر#

ارسم تحديدًا حر الشكل حول منطقة لإبراز النقاط في المخطط، أو انقر على نقطة لتحديد كل النقاط المرسومة باللون نفسه (النقطة وحدها عند التلوين حسب العرض أو الارتفاع أو الحجم أو التعليقات التوضيحية)؛ انقر على منطقة فارغة من المخطط لإلغاء التحديد. ستُصفّى صور المعرض لتقتصر على الصور المطابقة، ما يتيح لك فحصها أو إعادة تسميتها أو نقلها أو حذفها باستخدام عمليات الصور المعتادة.

التحريك والتكبير/التصغير#

تنقّل في المخططات المبعثرة الكبيرة مباشرةً باستخدام الماوس ولوحة المفاتيح، أو باستخدام أزرار التكبير/التصغير أسفل المخطط إلى اليسار:

إعادة التحليل#

إذا تغيرت مجموعة بياناتك بعد التحليل — بوصول صور جديدة أو لم يعد عدد الصور التي خضعت للتحليل مطابقًا لمجموعة البيانات — أو إذا سبق التحليل خيار اللون العناقيد، فسيظهر زر Re-analyze أعلى اللوحة للمالكين والمحررين.

انقر على Re-analyze لإعادة حساب التضمينات والإسقاط ثنائي الأبعاد من البداية.

العثور على صور مشابهة#

تُستخدم التضمينات نفسها للبحث عن الصور المتشابهة في مجموعات البيانات العامة ومجموعات بياناتك ومجموعات بيانات فريقك. في مجموعة بيانات يمكنك تحريرها، انقر بزر الماوس الأيمن على صورة في عرض الشبكة أو المضغوط (أو على صف واحد محدد في عرض الجدول) واختر العثور على صور مشابهة. يعرض مربع الحوار الصورة المصدر بجوار ما يصل إلى 24 من أقرب الصور، مع إظهار درجة التشابه لكل منها، مع استبعاد الصور الموجودة بالفعل في مجموعة بياناتك ونسخ الصورة المحددة في مجموعات بيانات أخرى. انقر على صورة لمعاينتها بالحجم الكامل والاطلاع على مجموعة بياناتها المصدر وترخيصها ودرجة تشابهها. حدد الصور باستخدام مربعات الاختيار (أو حدد الكل)، ثم انقر على إضافة N إلى مجموعة البيانات: ستُضاف الصور إلى تقسيم train بصفتها صورًا غير معنونة، وستُحتسب ضمن مساحة التخزين لديك، وتصبح جاهزة لـإضافة التعليقات التوضيحية.

يُنشأ تضمين للصورة التي لا تملك تضمينًا — سواء في مجموعة بيانات لم تُحلل بعد أو أُضيفت منذ آخر تحليل — عند فتح مربع الحوار، لذلك لا تحتاج إلى إجراء تحليل التجميع أولًا. لا يتوفر مربع الحوار في مجموعات البيانات المتصلة. وتُجري تشخيصات التحقق لكل صورة الخاصة بالنموذج عملية البحث نفسها انطلاقًا من الصور الأقل أداءً.

علامات تبويب مجموعة البيانات#

يمكن أن تعرض كل صفحة لمجموعة بيانات ما يصل إلى ست علامات تبويب، حسب حالة مجموعة البيانات وأذوناتك:

علامة تبويب الصور#

العرض الافتراضي الذي يعرض معرض الصور مع طبقات التعليقات التوضيحية. يدعم أوضاع عرض الشبكة والمضغوط والجدول. اسحب الملفات وأفلتها هنا لإضافة المزيد من الصور.

علامة تبويب الفئات#

تظهر علامة التبويب هذه عندما تحتوي مجموعة البيانات على صور وتكون لها فئات خاصة بمهمتها.

إدارة فئات التعليقات التوضيحية لمجموعة بياناتك:

• مدرج تكراري للفئات: مخطط أعمدة يعرض عدد التعليقات التوضيحية لكل فئة، مرتبة حسب التكرار، مع خيار التبديل بين مقياس خطي ولوغاريتمي
• جدول الفئات: جدول قابل للفرز والبحث يتضمن الفهرس والاسم وعدد التعليقات التوضيحية وعدد الصور
• تحرير أسماء الفئات: انقر على أي اسم فئة لإعادة تسميته مباشرةً
• تحرير ألوان الفئات: انقر على عينة لون لتغيير لون الفئة
• إضافة فئة جديدة: استخدم حقل الإدخال في الأسفل لإضافة فئات
• دمج الفئات: حدد صفين أو أكثر وانقر على Merge into one
• حذف الفئات: حدد صفًا واحدًا أو أكثر وانقر على Delete

دمج الفئات#

يجمع الدمج التسميات المكررة أو المتداخلة — مثل دمج car وautomobile وvehicle في فئة واحدة:

1. حدد فئتين أو أكثر باستخدام مربعات الاختيار في الصفوف
2. انقر على Merge into one في رأس الجدول، أو انقر بزر الماوس الأيمن على التحديد
3. اختر أي فئة من الفئات المحددة ستكون الفئة المستهدفة التي ستُدمج فيها الفئات الأخرى
4. أكّد

تُعاد إسناد كل التعليقات التوضيحية التابعة للفئات المصدر إلى الفئة المستهدفة، وتُحذف الفئات المصدر. لا تُحذف أي تعليقات توضيحية، لذا يظل إجمالي عدد التعليقات التوضيحية في مجموعة البيانات دون تغيير.

حذف الفئات#

1. حدد فئة واحدة أو أكثر باستخدام مربعات الاختيار في الصفوف
2. انقر على Delete في رأس الجدول، أو انقر بزر الماوس الأيمن على التحديد
3. أكّد

يؤدي حذف فئة إلى حذف الفئة وجميع التعليقات التوضيحية التابعة لها. في مجموعات بيانات التصنيف، تُحذف التسميات لكن تبقى الصور، وتصبح بلا تعليقات توضيحية.

علامة تبويب المخططات#

تظهر علامة التبويب هذه عندما تحتوي مجموعة البيانات على صور.

إحصاءات تُحسب تلقائيًا من مجموعة البيانات:

تظهر المخططات بهذا الترتيب، ويُستبعد كل مخطط عندما لا تتوفر له بيانات في مجموعة البيانات — فلا تعرض مجموعة بيانات صور خام أي مخططات للتعليقات التوضيحية، ولا يظهر Points per Instance إلا لبيانات التجزئة والوضعية:

علامة تبويب النماذج#

اعرض جميع النماذج المدرّبة على مجموعة البيانات هذه في جدول قابل للبحث:

علامة تبويب الأخطاء#

لا تظهر علامة التبويب هذه إلا عند تعذّر معالجة ملف واحد أو أكثر.

تُدرج هنا الصور التي تعذرت معالجتها، مع:

• لافتة الخطأ: العدد الإجمالي للصور التي تعذرت معالجتها وإرشادات
• جدول الأخطاء: اسم الملف، ووصف الخطأ بلغة واضحة، وتلميحات للإصلاح، وصورة مصغرة للمعاينة
• تشمل الأخطاء الشائعة الملفات التالفة، والتنسيقات غير المدعومة، والصور الصغيرة جدًا (الحد الأدنى 28px)، وأنماط الألوان غير المدعومة

علامة تبويب الإصدارات#

أنشئ لقطات NDJSON ثابتة لمجموعة البيانات لإتاحة التدريب القابل لإعادة الإنتاج. تسجل كل نسخة أعداد الصور والفئات والتعليقات التوضيحية، إضافة إلى مساحة التخزين التي أضافتها وقت إنشائها.

لإنشاء إصدار:

1. افتح علامة تبويب الإصدارات
2. أدخل وصفًا اختياريًا (مثل "أُضيفت 500 صورة تدريب" أو "صُححت تسميات الفئات الخاطئة")
3. انقر على إصدار جديد
4. يظهر الإصدار الجديد في الجدول. إذا تطابقت مجموعة البيانات مع إصدار موجود، مثلًا بعد استعادته مباشرةً، يُعاد استخدام ذلك الإصدار، ويُحدَّث وصفه بالوصف الجديد إذا أدخلت واحدًا

تُرقّم الإصدارات بالتتابع (v1 وv2 وv3...) وهي ثابتة — لا يمكن تحرير الإصدارات أو إزالتها، لكن يمكن تغيير أوصافها. استخدم إجراءات الصف لتنزيل أي إصدار أو استعادته في أي وقت.

مقارنة الإصدارات#

انقر على أيقونة المقارنة في أي إصدار بعد v1 لمعرفة التغييرات منذ إصدار سابق. تبدأ مقارنة الإصدارات من الإصدار السابق؛ اختر إصدارًا آخر من قائمة من. تعرض الشرائح المجمّعة ضمن الصور والتعليقات التوضيحية والفئات والإعدادات أعداد الصور المضافة والمحذوفة والمعدّلة والمنقولة إلى تقسيم آخر، والتعليقات التوضيحية المضافة والمحذوفة، وتُسمّي الفئات المضافة والمحذوفة أو التي أُعيدت تسميتها وأي إعدادات لمجموعة البيانات طرأ عليها تغيير. تُدرج كل صورة تغيّرت مع شارتها. حدّد صورة لعرضها قبل التغيير وبعده، مع التسميات التي حفظها كل إصدار على جانبه. عند تغيّر البيانات الوصفية للصورة، تعرض تغييرات البيانات الوصفية كل مفتاح مضاف أو محذوف أو معدّل، مع قيمته في كلا الإصدارين. عندما تكون الصور وبياناتها الوصفية وتعليقاتها التوضيحية متطابقة، يعرض مربع الحوار لا تغييرات، أو لا تغييرات على الصور عندما تختلف تعريفات الفئات أو إعدادات مجموعة البيانات فقط.

تصدير مجموعة البيانات#

صدّر مجموعة البيانات للاستخدام دون اتصال عبر تنزيل NDJSON من ترويسة مجموعة البيانات أو علامة تبويب الإصدارات.

للتصدير:

1. انقر زر تنزيل (أيقونة التنزيل) في ترويسة مجموعة البيانات
2. نزّل لقطة NDJSON الحالية مباشرةً
3. استخدم علامة تبويب الإصدارات عندما تريد لقطة مرقّمة غير قابلة للتغيير يمكنك تنزيلها مجددًا لاحقًا

يخزّن تنسيق NDJSON كائن JSON واحدًا في كل سطر. يحتوي السطر الأول على البيانات الوصفية لمجموعة البيانات، تليه أسطر منفصلة لكل صورة:

{"type": "dataset", "task": "detect", "name": "my-dataset", "description": "...", "bytes": 12345678, "url": "https://platform.ultralytics.com/...", "class_names": {"0": "person", "1": "car"}, "version": 1, "created_at": "2026-01-15T10:00:00Z", "updated_at": "2026-02-20T14:30:00Z"}
{"type": "image", "file": "img001.jpg", "url": "https://...", "width": 640, "height": 480, "split": "train", "metadata": {"location": {"site": "factory-1"}, "reviewed": true}, "annotations": {"boxes": [[0, 0.5, 0.5, 0.2, 0.3]]}}
{"type": "image", "file": "img002.jpg", "url": "https://...", "width": 1280, "height": 720, "split": "val"}

يُحفَظ كائن metadata الاختياري على مستوى الصورة عند استيراد ملف NDJSON إلى المنصة. يمكنك فحصه أو تعديله من لوحة معلومات الصورة في وضع ملء الشاشة. ولتحميل الأرشيفات برمجيًا، تقبل واجهة برمجة تطبيقات استيعاب بيانات مجموعة البيانات خريطة المسارات المكافئة imageMetadata.

تتضمن مجموعات بيانات الوضع أيضًا الحقل kpt_shape في سطر ترويسة مجموعة البيانات، ويُستدل عليه من الوسوم عندما لا يكون مضبوطًا مسبقًا.

تُعلن صادرات العمق عن "task": "depth" و"depth_scale": 1000 في سطر مجموعة البيانات. ويتضمن سطر كل صورة depth.url لملف PNG عادي مقترن من نوع uint16. ينزّل Ultralytics عناوين URL للصور والعمق بالتزامن، ويكتب ملف YAML للتدريب بالمقياس نفسه، لذا يمكن تمرير ملف NDJSON مباشرةً إلى model.train(data=...).

راجع وثائق تنسيق NDJSON من Ultralytics للاطلاع على المواصفات الكاملة.

عمليات الصور#

الإجراءات السريعة#

انقر بزر الفأرة الأيمن على صورة في عرض الشبكة أو المضغوط، أو على صف محدد واحد في عرض الجدول، للوصول إلى الإجراءات السريعة. تعتمد الإجراءات المتاحة على أذونات التحرير ومصدر مجموعة البيانات:

النقل الجماعي إلى تقسيم#

أعِد تعيين الصور المحددة إلى تقسيم آخر ضمن مجموعة البيانات نفسها:

1. انتقل إلى عرض الجدول
2. حدّد الصور باستخدام مربعات الاختيار
3. انقر بزر الفأرة الأيمن لفتح قائمة السياق
4. اختر Move to split > التدريب أو التحقق أو الاختبار

يمكنك أيضًا سحب الصور وإفلاتها على علامات تبويب مرشّح التقسيم في عرض الشبكة. إذا أدى نقل صورة إلى تعارضها مع صورة مطابقة موجودة مسبقًا في التقسيم المستهدف، فسيسألك Platform ما إذا كنت تريد تخطيها أو الاحتفاظ بالصورتين أو استبدال الصورة الموجودة.

إعادة توزيع التقسيمات#

أعِد توزيع جميع الصور عبر تقسيمات التدريب والتحقق والاختبار باستخدام نسب مخصصة:

1. انقر شريط التقسيم في شريط أدوات مجموعة البيانات لفتح مربع الحوار إعادة توزيع التقسيمات
2. عدّل نسب التقسيم باستخدام أي من الطرق أدناه
3. راجع المعاينة المباشرة لعدد الصور للتأكد من التوزيع
4. انقر تطبيق لإعادة تعيين جميع الصور عشوائيًا وفقًا للنسب التي حددتها

يوفر مربع الحوار ثلاث طرق لتحديد نسب التقسيم المستهدفة:

تعرض المعاينة المباشرة العدد الدقيق للصور التي ستُخصّص لكل تقسيم قبل التطبيق.

الحذف الجماعي#

احذف عدة صور دفعة واحدة:

1. حدّد الصور في عرض الجدول
2. انقر بزر الفأرة الأيمن واختر Delete أو اضغط Cmd/Ctrl+Delete
3. أكّد الحذف

نسخ الصور ونقلها#

انسخ الصور أو انقلها من مجموعة بيانات يمكنك تعديلها إلى مجموعة بيانات أخرى، بما في ذلك مجموعة بيانات في مساحة عمل مختلفة:

1. في مجموعة البيانات المصدر، انقر بزر الفأرة الأيمن على صورة في عرض الشبكة أو المضغوط واختر نسخ أو قص، أو حدّد صورًا في عرض الجدول واضغط Cmd/Ctrl+C أو Cmd/Ctrl+X. يمسح Esc محتوى الحافظة.
2. افتح مجموعة البيانات الوجهة، وانقر بزر الفأرة الأيمن على صورة واختر لصق، أو اضغط Cmd/Ctrl+V.

تحتفظ الصور الملصقة بوسومها وتقسيماتها، وتُتخطى الصور الموجودة مسبقًا في مجموعة البيانات الوجهة ضمن التقسيم نفسه. يزيل قص الصور الملصقة من مجموعة البيانات المصدر؛ أما نسخ فلا يغيّرها. يجب أن تتطابق المهمة وقنوات الصور وإعدادات النقاط المفتاحية للوضع ومقياس العمق بين المصدر والوجهة، حتى عندما لا تحمل الصور المنسوخة أي وسوم. يمكن لوجهة فارغة أن ترث إعدادات قنوات الصور والوضع غير المحددة. لا يمكن لصق الصور في مجموعة بيانات متصلة.

تُطابق الفئات بحسب الاسم، مع تجاهل حالة الأحرف باستثناء الأسماء المؤلفة من حرف أو حرفين، وتستخدم الوجهة التي لا تضم فئات قائمة فئات المصدر. عندما تستخدم صورة ملصقة فئة غير موجودة في الوجهة، يطلب منك مربع الحوار تعيين الفئات تعيين كل فئة من هذه الفئات إلى فئة في مجموعة البيانات أو إلى فئة جديدة، أو إلغاء تحديد مربع تضمين الخاص بها لإسقاط وسوم تلك الفئة؛ وتُضاف الصور الملصقة في كلتا الحالتين.

إنشاء صور مشابهة#

أنشئ صور تدريب جديدة انطلاقًا من صورة لديك بالفعل. في مجموعة بيانات يمكنك تعديلها، انقر بزر الفأرة الأيمن على صورة في عرض الشبكة أو المضغوط (أو على صف محدد واحد في عرض الجدول) واختر إنشاء صور مشابهة. يصف Platform مشاهد جديدة مستوحاة من الصورة وينشئ صورة لكل مشهد، بحيث تتشارك النتائج مع الصورة المصدر في العناصر والأسلوب من دون نسخها.

تظهر Ultralytics Image 9B وKrea 2 Turbo في القائمة أيضًا، لكن لا يمكنك اختيارهما إلا بعد تفعيل الوصول المبكر. يُعد Krea 2 Turbo الخيار الأبطأ. تُحافظ الأداة على نسب أبعاد المصدر حيثما كان ذلك مدعومًا. قد تحتاج الصور شديدة الاستطالة إلى حد أطول أكبر، وتُقرّب أبعاد الإخراج وتُقيّد بالأحجام التي يدعمها المولّد.

انقر إنشاء، أو اضغط ⌘/Ctrl+Enter في التعليمات. تظهر الصور عند اكتمال إنشائها، وتكون جميعها محددة، ويُنهي إيقاف دفعة قيد التشغيل مع الإبقاء على الصور التي وصلت بالفعل. لتجربة تعليمات أو إعدادات أخرى، غيّرها وانقر إنشاء المزيد: تظهر كل دفعة جديدة فوق الدفعات السابقة، التي تحتفظ بتحديدها. انقر صورة لعرضها بالحجم الكامل، وألغِ تحديد مربع أي صورة لا تريدها، ثم انقر إضافة N إلى مجموعة البيانات. تُحمّل الصور التي احتفظت بها بصيغة JPEG بأسماء الصور المصدر، ومن دون وسوم، وتُحتسب ضمن مساحة التخزين، وتصبح جاهزة لـإضافة الوسوم. تستخدم الصور مرشّح التقسيم النشط: اختر التدريب قبل الإنشاء لإضافتها إلى train. عند تحديد الكل، تُطبَّق آلية تعيين التقسيم المعتادة عند التحميل، بما في ذلك التقسيم التلقائي للتحقق عند الحاجة. يؤدي إلغاء إلى تجاهل المعاينات من دون إضافتها. تخضع الصور المنشأة لإعداد تمويه الوجوه عند التحميل في مجموعة البيانات. لا يتوفر هذا الإجراء في مجموعات البيانات المتصلة.

تمويه الوجوه#

موّه الوجوه في صور مجموعة بيانات يمكنك تعديلها، مثلًا لحماية خصوصية الأشخاص في بياناتك. لا يتوفر تمويه الوجوه في مجموعات البيانات المتصلة أو مجموعات البيانات التي تحتوي على أكثر من ثلاث قنوات صور.

• صورة واحدة: انقر بزر الفأرة الأيمن على الصورة في عرض الشبكة أو المضغوط (أو على صف محدد واحد في عرض الجدول)، أو انقر بزر الفأرة الأيمن على وسم في عارض ملء الشاشة، واختر تمويه الوجوه.
• مجموعة البيانات بأكملها: افتح إجراءات إضافية (⋯) في صفحة مجموعة البيانات، واختر تمويه الوجوه.

يعرض مربع الحوار أولًا معاينة للوجوه المكتشفة في ما يصل إلى ست صور (أو في الصورة الواحدة) من دون تغييرها. عدّل الثقة (الافتراضي 0.25) ومقياس المربع (0.5–1.5، الافتراضي 1، الذي يضبط مقياس مربع الوجه حول مركزه) لإعادة تشغيل المعاينة، ثم انقر تطبيق لاستبدال وحدات البكسل الأصلية لكل صورة عُثر فيها على وجوه. لا تتغير الصور التي لم تُكتشف فيها وجوه، وتُحفَظ الوسوم والتقسيمات، وقد لا تُكتشف بعض الوجوه، لذا راجع النتيجة. لا ينشئ التمويه تلقائيًا لقطة إصدار. تبلغ تكلفة تمويه مجموعة بيانات كاملة $1.00 لكل 1,000 صورة معالجة، بحد أدنى $0.01 لكل تشغيل (تُحتسب بوصفها إضافة وسوم تلقائية)، ويعرض مربع الحوار التكلفة التقديرية قبل التطبيق؛ أما المعاينات وتمويه صورة واحدة فمجانّيان.

لتمويه الوجوه في الصور أثناء تحميلها، فعّل تمويه الوجوه عند إنشاء مجموعة بيانات من تحميل أو URL، أو فعّل تمويه التحميلات المستقبلية في مربع حوار تمويه الوجوه لمجموعة البيانات بأكملها. يُحفَظ مفتاح تمويه التحميلات المستقبلية فورًا، حتى إذا أغلقت مربع الحوار من دون النقر على تطبيق. تُموَّه الصور التي تُحمّل إلى مجموعة البيانات بعد ذلك أثناء المعالجة مجانًا؛ ولا يؤدي تغيير هذا الإعداد إلى تمويه الصور الموجودة في مجموعة البيانات بالفعل.

معرّف URI لمجموعة البيانات#

أشِر إلى مجموعات بيانات Platform باستخدام تنسيق URI ul:// (راجع استخدام مجموعات بيانات Platform):

ul://username/datasets/dataset-slug

يمكنك أيضًا لصق عنوان URL على الويب لمجموعة بيانات أو نموذج مباشرةً (مثل https://platform.ultralytics.com/username/datasets/dataset-slug)؛ وسيُعاد تحويله تلقائيًا إلى URI ul://. يؤدي تمرير قائمة بمجموعات البيانات إلى ضبط نموذج أساسي واحد عبر كل مجموعة منها بالتتابع، مثل model.train(data=["ul://username/datasets/a", "ul://username/datasets/b"]).

استخدم معرّف URI هذا لتدريب النماذج من أي مكان:

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

التراخيص المتاحة#

تدعم Platform التراخيص التالية لمجموعات البيانات:

إعدادات الظهور#

تحكّم فيمن يمكنه الاطلاع على مجموعة بياناتك:

يُحدَّد مستوى الظهور عند إنشاء مجموعة بيانات في مربع الحوار New Dataset باستخدام مفتاح تبديل. لتغييره لاحقًا، انقر على شارة عام أو خاص بجوار اسم مجموعة البيانات في مسار التنقل بالصفحة؛ وعند جعل مجموعة البيانات عامة، يُطلب منك التأكيد. تكون مجموعات بيانات On Premise خاصة دائمًا. تظهر مجموعات البيانات العامة في صفحة الاستكشاف.

تحرير مجموعة البيانات#

يمكن تحرير بيانات مجموعة البيانات الوصفية مباشرةً وبشكل مضمن في صفحة مجموعة البيانات، دون الحاجة إلى مربع حوار:

• الاسم: انقر على اسم مجموعة البيانات لتحريره. تُحفَظ التغييرات تلقائيًا عند فقدان التركيز أو باستخدام Enter. يقتصر الاسم على 100 حرف.
• الوصف: انقر على الوصف (أو العنصر النائب «أضف وصفًا...») لتحريره. تُحفَظ التغييرات تلقائيًا. يقتصر الوصف على 1,000 حرف.
• نوع المهمة: انقر على شارة المهمة لاختيار نوع مهمة مختلف.
• الترخيص: انقر على محدد الترخيص لتغيير ترخيص مجموعة البيانات.
• الأيقونة: انقر على أيقونة مجموعة البيانات لتحميل صورة خاصة بك، أو تعيين إحدى صور مجموعة البيانات نفسها أيقونةً، أو اختيار حرف ولون.

بيانات وصفية مخصصة#

افتح إجراءات إضافية وحدد معلومات لمراجعة قسمين:

• بيانات Ultralytics الوصفية: تفاصيل Platform للقراءة فقط، مثل معرّف مجموعة البيانات والمالك والمهمة وعدد الصور والتعليقات التوضيحية ومنطقة التخزين والطوابع الزمنية
• بيانات وصفية مخصصة: كائن JSON خاص بك لتوثيق مصدر البيانات وظروف الالتقاط ومعرّفات العملاء والحوكمة أو غيرها من البيانات السياقية

يمكن لمشاهدي مساحة العمل فحص البيانات الوصفية، بينما يمكن للأعضاء الذين لديهم صلاحية التحرير استبدال كائن البيانات الوصفية المخصصة. يقتصر طول كائن البيانات الوصفية المتسلسل على 500,000 حرف، ويقتصر طول كل مفتاح من المستوى الأعلى على 128 حرفًا. احفظ كائنًا فارغًا ({}) لمسح البيانات الوصفية المخصصة.

استنساخ مجموعة بيانات#

عند عرض مجموعة بيانات عامة لا تملكها، انقر على Clone Dataset لفتح مربع حوار الاستنساخ. راجع مساحة العمل الوجهة والاسم ومستوى الظهور والترخيص، ثم أكّد الاستنساخ. تتضمن النسخة جميع الصور والتعليقات التوضيحية وتعريفات الفئات. تظل مجموعات البيانات المصدر العامة عامة افتراضيًا في مساحات العمل التي يكون مستوى الظهور الافتراضي فيها عامًا؛ أما النسخ المستنسخة في مساحات عمل Enterprise فتكون خاصة افتراضيًا. إذا كانت مجموعة البيانات الأصلية خاضعة لترخيص المشاركة بالمثل، يرث الاستنساخ ذلك الترخيص ويُقفل محدد الترخيص.

يُبقي مربع حوار الاستنساخ خيار استنساخ مجموعة بيانات معطّلًا عندما يكون عنوان URL مستخدمًا بالفعل في مساحة العمل المستهدفة، ويتطلب الاستنساخ توفر حصة تخزين كافية لاحتواء النسخة.

إضافة إلى المفضلة ومشاركة#

• إضافة إلى المفضلة: انقر على زر النجمة لوضع مجموعة بيانات في الإشارات المرجعية. ويظهر عدد النجوم لجميع المستخدمين.
• مشاركة: لمجموعات البيانات العامة، انقر على زر المشاركة لنسخ رابط أو الحصول على مقتطف تضمين أو المشاركة على المنصات الاجتماعية.

حذف مجموعة بيانات#

احذف مجموعة بيانات لم تعد بحاجة إليها:

1. افتح إجراءات إضافية (زر …) في رأس مجموعة البيانات
2. اختر حذف مجموعة بيانات
3. أكّد في مربع الحوار: «سيؤدي هذا إلى نقل [name] إلى سلة المهملات. ويمكنك استعادتها خلال 30 يومًا.»

تتضمن القائمة نفسها معلومات، التي تفتح مربع حوار البيانات الوصفية الموضح في البيانات الوصفية المخصصة، وتحديث، الذي يعيد قراءة مجموعة البيانات من الخادم.

التدريب على مجموعة بيانات#

ابدأ التدريب مباشرةً من مجموعة بياناتك:

1. انقر على New Model في صفحة مجموعة البيانات
2. حدد مشروعًا أو أنشئ مشروعًا جديدًا
3. اضبط معلمات التدريب
4. ابدأ التدريب

راجع التدريب السحابي لمزيد من التفاصيل.

الأسئلة الشائعة#