مجموعات البيانات#

توفر مجموعات بيانات Ultralytics Platform حلاً مبسطاً لإدارة بيانات التدريب الخاصة بك. بعد التحميل، تقوم المنصة بمعالجة الصور، والتسميات، والإحصاءات تلقائياً. تصبح مجموعة البيانات جاهزة للتدريب بمجرد اكتمال المعالجة واحتوائها على صورة واحدة على الأقل في تقسيم train، وصورة واحدة على الأقل في إما تقسيم val أو test، وصورة واحدة مصنفة على الأقل، وما لا يقل عن صورتين إجمالاً.

تحميل مجموعة بيانات#

تقبل Ultralytics Platform تنسيقات تحميل متعددة لتوفير المرونة.

التنسيقات المدعومة#

دعم ترميز الفيديو#

امتداد الملف وحده لا يكفي: قد يفشل الفيديو إذا تعذر فك ترميزه بواسطة عامل الاستيعاب في المنصة.

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

إعداد مجموعة البيانات الخاصة بك#

تدعم المنصة Ultralytics YOLO، وCOCO، وUltralytics NDJSON، والتحميلات الخام (غير المُعَلَّمة):

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

للحصول على تفاصيل التنسيق الخاصة بالمهمة، راجع supported tasks وDatasets Overview.

عملية التحميل#

لإنشاء مجموعة بيانات:

1. انتقل إلى Annotate في الشريط الجانبي
2. انقر على New Dataset
3. حدد نوع المهمة (راجع supported tasks)
4. أضف اسماً ووصفاً اختيارياً
5. قم بتعيين الرؤية (عامة أو خاصة) وراخص اختياري (راجع available licenses)
6. أضف الملفات وانقر فوق Create & Upload، أو انقر فوق Create Dataset للبدء بمجموعة بيانات فارغة

لإضافة ملفات إلى مجموعة بيانات موجودة، افتح صفحة مجموعة البيانات الخاصة بها إما بسحب الملفات إلى معرض الصور أو النقر فوق أيقونة التحميل في رأس الصفحة. تفتح أيقونة التحميل أداة اختيار الملفات الأصلية لمتصفحك مباشرة لأن مهمة مجموعة البيانات محدودة بالفعل.

بعد التحميل، تعالج المنصة بياناتك من خلال خط أنابيب متعدد المراحل:

graph LR
    A[Upload]:::start --> B[Validate]:::proc
    B --> C[Normalize]:::proc
    C --> D[Thumbnail]:::proc
    D --> E[Parse Labels]:::proc
    E --> F[Statistics]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

1. التحقق من الصحة: فحوصات التنسيق والحجم
2. التطبيع: تغيير حجم الصور الكبيرة (بحد أقصى 4096 بكسل، الحد الأدنى للبعد 28 بكسل)
3. الصور المصغرة: تم إنشاء معاينات WebP بدقة 256 بكسل
4. Label Parsing: تم استخراج تسميات تنسيق YOLO وCOCO
5. الإحصائيات: تم حساب توزيعات الفئات وأبعاد الصور

from ultralytics.data.utils import check_det_dataset

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

تصفح الصور#

عرض صور مجموعة البيانات الخاصة بك في تخطيطات متعددة.

افتح لوحة Clustering من شريط أدوات المعرض لاستكشاف مجموعة بياناتك كـ مخطط انتشار ثنائي الأبعاد تفاعلي.

الفرز والتصفية#

يمكن فرز الصور وتصفيتها للتصفح الفعال:

عارض ملء الشاشة#

انقر فوق أي صورة لفتح عارض ملء الشاشة مع:

• التنقل: مفاتيح الأسهم أو معاينات الصور المصغرة للتصفح
• Image information: مراجعة خصائص المنصة المُنشأة، والبيانات الوصفية المخصصة، والبيانات الوصفية المضمنة للملفات مثل EXIF
• البيانات الوصفية المخصصة: يمكن للمالكين والمحررين إضافة أو استبدال كائن JSON، بما في ذلك القيم المتداخلة حتى 500,000 حرف متسلسل والمفاتيح ذات المستوى الأعلى حتى 128 حرفاً
• التوسيمات: تبديل ظهور تراكب التوسيم
• تفصيل الفئات: عدد التوسيمات لكل فئة مع مؤشرات الألوان
• Annotate: عندما تكون لديك صلاحية التعديل، تصبح عناصر تحكم التعليقات التوضيحية نشطة فور فتح عارض ملء الشاشة على سطح المكتب
• تنزيل: تنزيل ملف الصورة الأصلي
• حذف: حذف الصورة من مجموعة البيانات
• Zoom: Cmd/Ctrl+Scroll، أو Cmd/Ctrl++، أو Cmd/Ctrl+= للتكبير، وCmd/Ctrl+- للتصغير
• Reset view: Cmd/Ctrl + 0 أو زر إعادة التعيين لملاءمة الصورة مع العارض
• Pan: اضغط مع الاستمرار على Space واسحب لتحريك لوحة الرسم عند التكبير
• عرض البكسل: تبديل العرض المنقط (pixelated) للفحص الدقيق

التصفية حسب التقسيم (Split)#

تصفية الصور حسب تقسيم مجموعة البيانات الخاص بها:

التجميع (Clustering)#

تقوم لوحة Clustering بعرض مجموعة بياناتك في مخطط انتشار ثنائي الأبعاد تفاعلي حيث تقع الصور المتشابهة بصرياً بالقرب من بعضها البعض. استخدمها لإظهار المجموعات، ورصد التكرارات والقيم المتطرفة، وفحص كيفية توزيع التقسيمات أو الفئات عبر بياناتك - دون مغادرة المعرض. افتحها من أيقونة مخطط الانتشار في شريط أدوات المعرض في أي صفحة مجموعة بيانات.

تشغيل التحليل#

بدء التحليل:

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

يتم تشغيل التحليل في الخلفية ويمكن أن يستغرق بضع دقائق اعتماداً على حجم مجموعة بياناتك. يمكنك إغلاق اللوحة أو مغادرة الصفحة والعودة لاحقاً.

التصور (Visualization)#

بمجرد اكتمال التحليل، تعرض اللوحة مخططاً مبعثراً ثنائي الأبعاد لجميع الصور التي تم تحليلها. تعمل فلاتر المعرض (التقسيم، الفئة، موسومة/غير موسومة) على تعتيم النقاط التي تقع خارج نطاق الفلتر حتى تتمكن من التركيز على المجموعة الفرعية التي تهمك.

التلوين حسب (Color By)#

قم بتغيير طريقة تظليل نقاط البيانات باستخدام القائمة المنسدلة Color by في شريط أدوات اللوحة. قم بالتبديل بين أوضاع العرض في أي وقت - يعيد المخطط تلوين نفسه على الفور حتى تتمكن من معرفة كيفية توزيع التقسيمات أو الفئات أو خصائص الصور عبر مجموعاتك:

تحديد لاسو (Lasso Selection)#

ارسم تحديداً حراً حول منطقة لتسليط الضوء على النقاط في المخطط. يتم تصفية المعرض وصولاً إلى الصور المتطابقة، بحيث يمكنك فحصها، أو إعادة تسميتها، أو نقلها، أو حذفها باستخدام image operations المعتادة.

التحريك والتكبير#

تنقل عبر المخططات الكبيرة مباشرة باستخدام الماوس ولوحة المفاتيح:

إعادة التحليل#

إذا تغيرت مجموعة بياناتك بعد التحليل، يظهر زر Re-analyze في أعلى اللوحة للمالكين والمحررين.

انقر فوق Re-analyze لإعادة حساب التضمينات والإسقاط ثنائي الأبعاد من الصفر.

تبويبات مجموعة البيانات#

يمكن أن تعرض كل صفحة مجموعة بيانات ما يصل إلى ست تبويبات، اعتماداً على حالة مجموعة البيانات وصلاحياتك:

تبويب الصور (Images)#

العرض الافتراضي الذي يظهر معرض الصور مع تراكبات التوسيم. يدعم أوضاع عرض الشبكة والمدمج والجدول. قم بسحب وإفلات الملفات هنا لإضافة المزيد من الصور.

تبويب الفئات (Classes)#

يظهر هذا التبويب عندما تحتوي مجموعة البيانات على صور.

إدارة فئات التوسيم لمجموعة بياناتك:

• مدرج تكراري للفئات (Class histogram): مخطط شريطي يوضح عدد التوسيمات لكل فئة مع إمكانية تبديل المقياس بين خطي/لوغاريتمي
• جدول الفئات: جدول قابل للفرز والبحث يحتوي على اسم الفئة، وعدد التصنيفات، وعدد الصور
• تحرير أسماء الفئات: انقر على أي اسم فئة لإعادة تسميته مباشرة
• تحرير ألوان الفئات: انقر على عينة اللون لتغيير لون الفئة
• إضافة فئة جديدة: استخدم حقل الإدخال في الأسفل لإضافة فئات

علامة تبويب المخططات#

يظهر هذا التبويب عندما تحتوي مجموعة البيانات على صور.

إحصائيات تلقائية يتم حسابها من مجموعة بياناتك:

علامة تبويب النماذج#

اعرض جميع النماذج التي تم تدريبها على مجموعة البيانات هذه في جدول قابل للبحث:

علامة تبويب الأخطاء#

تظهر علامة التبويب هذه فقط عندما يفشل ملف واحد أو أكثر في المعالجة.

الصور التي فشلت في المعالجة مدرجة هنا مع:

• شريط الأخطاء: إجمالي عدد الصور الفاشلة وإرشادات
• جدول الأخطاء: اسم الملف، وصف الخطأ سهل الفهم، تلميحات الإصلاح، وصورة مصغرة للمعاينة
• تشمل الأخطاء الشائعة الملفات التالفة، والتنسيقات غير المدعومة، والصور الصغيرة جداً (أقل من 28 بكسل)، وأنماط الألوان غير المدعومة

علامة تبويب الإصدارات#

قم بإنشاء لقطات NDJSON غير قابلة للتغيير من مجموعة بياناتك لتدريب قابل للتكرار. يلتقط كل إصدار أعداد الصور، وأعداد الفئات، وأعداد التعليقات التوضيحية، وحجم الملف في وقت الإنشاء.

لإنشاء إصدار:

1. افتح علامة التبويب الإصدارات
2. اختيارياً، أدخل وصفاً (على سبيل المثال، "إضافة 500 صورة تدريب" أو "تصحيح فئات مصنفة بشكل خاطئ")
3. انقر على + إصدار جديد
4. يظهر الإصدار الجديد في الجدول
5. استخدم إجراءات الصف لتنزيل الإصدار أو استعادته أو حذفه

يتم ترقيم كل إصدار بشكل تسلسلي (v1, v2, v3...). يمكنك تنزيل إصدار محفوظ طالما ظل في جدول الإصدارات.

تصدير مجموعة البيانات#

قم بتصدير مجموعة بياناتك للاستخدام دون اتصال عبر تنزيل NDJSON من رأس مجموعة البيانات أو علامة تبويب الإصدارات.

للتصدير:

1. انقر على زر تنزيل (أيقونة التنزيل) في رأس مجموعة البيانات
2. قم بتنزيل لقطة NDJSON الحالية مباشرة
3. استخدم علامة التبويب الإصدارات عندما تريد لقطة مرقمة غير قابلة للتغيير يمكنك إعادة تنزيلها لاحقاً

يخزن تنسيق NDJSON كائن JSON واحداً لكل سطر. يحتوي السطر الأول على البيانات الوصفية لمجموعة البيانات، متبوعاً بسطر واحد 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"}

يتم الاحتفاظ بالكائن الاختياري على مستوى الصورة metadata عند استيراد ملف NDJSON إلى المنصة. يمكنك فحص أو تعديل ذلك من لوحة المعلومات الخاصة بملف الصورة بملء الشاشة. بالنسبة لتحميلات الأرشيف البرمجية، يقبل Dataset Ingest API خريطة المسار المكافئة imageMetadata.

راجع Ultralytics NDJSON format documentation للمواصفات الكاملة.

عمليات الصور#

إجراءات سريعة#

انقر بزر الماوس الأيمن على أي صورة في عرض الشبكة أو المدمج للوصول إلى الإجراءات السريعة:

نقل جماعي إلى تقسيم#

إعادة تعيين الصور المحددة إلى تقسيم مختلف داخل نفس مجموعة البيانات:

1. التبديل إلى عرض الجدول
2. تحديد الصور باستخدام خانات الاختيار
3. النقر بزر الماوس الأيمن لفتح قائمة السياق
4. اختر Move to split > Train، أو Validation، أو Test

يمكنك أيضاً سحب وإفلات الصور على علامات تبويب مرشح التقسيم في عرض الشبكة.

إعادة توزيع التقسيم#

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

1. انقر فوق شريط التقسيم في شريط أدوات مجموعة البيانات لفتح مربع حوار إعادة توزيع التقسيمات
2. ضبط نسب التقسيم باستخدام أي من الطرق أدناه
3. مراجعة معاينة عدد الصور الحية للتأكد من التوزيع
4. انقر فوق تطبيق لإعادة تعيين جميع الصور عشوائياً وفقاً للنسب المئوية الخاصة بك

يوفر مربع الحوار ثلاث طرق لتحديد نسب التقسيم المستهدفة:

تظهر معاينة حية بالضبط عدد الصور التي ستصل إلى كل تقسيم قبل التطبيق.

حذف جماعي#

حذف صور متعددة دفعة واحدة:

1. تحديد الصور في عرض الجدول
2. انقر بزر الماوس الأيمن واختر Delete
3. تأكيد الحذف

معرف الموارد الموحد (URI) لمجموعة البيانات#

قم بالإشارة إلى مجموعات بيانات المنصة باستخدام تنسيق URI ul:// (راجع Using Platform Datasets):

ul://username/datasets/dataset-slug

يمكنك أيضاً لصق عنوان URL لمجموعة بيانات أو نموذج مباشرة (على سبيل المثال https://platform.ultralytics.com/username/datasets/dataset-slug)؛ تتم إعادة كتابته تلقائياً إلى URI ul://. يؤدي تمرير قائمة بمجموعات البيانات إلى ضبط نموذج أساسي واحد عبر كل منها على التوالي، على سبيل المثال model.train(data=["ul://username/datasets/a", "ul://username/datasets/b"]).

استخدم هذا URI 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 المنصة التراخيص التالية لمجموعات البيانات:

إعدادات الرؤية#

تحكم في من يمكنه رؤية مجموعة البيانات الخاصة بك:

يتم تعيين الرؤية عند إنشاء مجموعة بيانات في مربع حوار New Dataset باستخدام مفتاح تبديل. مجموعات البيانات العامة مرئية على صفحة Explore.

تحرير مجموعة البيانات#

يتم تحرير البيانات الوصفية لمجموعة البيانات ضمنياً مباشرة على صفحة مجموعة البيانات — لا حاجة لمربع حوار:

• Name: انقر فوق اسم مجموعة البيانات لتعديله. يتم الحفظ التلقائي للتغييرات عند إلغاء التركيز أو Enter.
• الوصف: انقر على الوصف (أو نص العنصر النائب "Add a description...") للتحرير. يتم حفظ التغييرات تلقائياً.
• نوع المهمة: انقر على شارة المهمة لاختيار نوع مهمة مختلف.
• الترخيص: انقر على محدد الترخيص لتغيير ترخيص مجموعة البيانات.

البيانات الوصفية المخصصة#

افتح المزيد من الإجراءات وحدد معلومات لمراجعة قسمين:

• بيانات Ultralytics الوصفية: تفاصيل المنصة للقراءة فقط مثل معرف مجموعة البيانات، والمالك، والمهمة، تعداد الصور والتعليقات التوضيحية، ومنطقة التخزين، والطوابع الزمنية
• البيانات الوصفية المخصصة: كائن JSON الخاص بك الخاص بمصدر البيانات، ظروف التقاط الصور، معرفات العملاء، الحوكمة، أو البيانات السياقية الأخرى

يمكن لمشاهدي مساحة العمل فحص البيانات الوصفية، بينما يمكن للأعضاء الذين لديهم حق الوصول للتعديل استبدال كائن البيانات الوصفية المخصصة. يقتصر كائن البيانات الوصفية المتسلسل على 500,000 حرف، ويقتصر كل مفتاح في المستوى الأعلى على 128 حرفاً. احفظ كائناً فارغاً ({}) لمسح البيانات الوصفية المخصصة.

استنساخ مجموعة البيانات#

عند عرض مجموعة بيانات عامة لا تملكها، انقر فوق Clone Dataset لفتح مربع حوار الاستنساخ. راجع مساحة العمل الوجهة، والاسم، والرؤية، والترخيص، ثم أكد الاستنساخ. تتضمن النسخة جميع الصور، والتعليقات التوضيحية، وتעريفات الفئات. تظل مجموعات البيانات المصدر العامة عامة بشكل افتراضي في مساعات العمل التي تكون رؤيتها الافتراضية عامة؛ تفتقر استنساخ مساحات عمل Enterprise افتراضياً لتكون خاصة. إذا كان لمجموعة البيانات الأصلية ترخيص copyleft، فإن النسخة ترثه ويتم قفل محدد الترخيص.

التمييز بنجمة والمشاركة#

• التمييز بنجمة: انقر فوق زر النجمة لإضافة مجموعة بيانات إلى المفضلة. عدد النجمات مرئي لجميع المستخدمين.
• المشاركة: بالنسبة لمجموعات البيانات العامة، انقر فوق زر المشاركة لنسخ رابط أو المشاركة على منصات التواصل الاجتماعي.

حذف مجموعة بيانات#

حذف مجموعة بيانات لم تعد بحاجة إليها:

1. انقر فوق أيقونة سلة المهملات Delete dataset في ترويسة مجموعة البيانات
2. أكد في مربع الحوار: "سيؤدي هذا إلى نقل [name] إلى سلة المهملات. يمكنك استعادتها في غضون 30 يوماً."

التدريب على مجموعة بيانات#

ابدأ التدريب مباشرة من مجموعة البيانات الخاصة بك:

1. انقر فوق New Model في صفحة مجموعة البيانات
2. اختر مشروعاً أو أنشئ مشروعاً جديداً
3. تكوين معلمات التدريب
4. بدء التدريب

graph LR
    A[Dataset]:::start --> B[New Model]:::proc
    B --> C[Select Project]:::proc
    C --> D[Configure]:::proc
    D --> E[Start Training]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

راجع Cloud Training للتفاصيل.

الأسئلة الشائعة#

ماذا يحدث لبياناتي بعد الرفع؟#

تتم معالجة بياناتك وتخزينها في المنطقة التي اخترتها (الولايات المتحدة، الاتحاد الأوروبي، أو منطقة آسيا والمحيط الهادئ). الصور يتم:

1. التحقق من صحتها من حيث التنسيق والحجم
2. رفضها إذا كان البعد الأصغر أقل من 28 بكسل
3. تسويتها إذا كانت أكبر من 4096 بكسل (مع الحفاظ على نسبة العرض إلى الارتفاع؛ وتشفيرها لتخزين محسن)
4. تخزينها باستخدام التخزين القائم على المحتوى (CAS) مع استخدام خوارزمية التجزئة XXH3-128
5. إنشاء صور مصغرة بتنسيق WebP وبحجم 256 بكسل للتصفح السريع

كيف يعمل التخزين؟#

تستخدم منصة Ultralytics التخزين القائم على المحتوى (CAS) لتخزين فعال:

• إلغاء التكرار: إعادة استخدام نفس الكائن الأساسي لنسخ بايتات الصور المتطابقة في نفس منطقة البيانات
• السلامة: تضمن خوارزمية التجزئة XXH3-128 سلامة البيانات
• الكفاءة: تعيد النسخ استخدام كائنات CAS بدلاً من نسخ بايتات الصور، مع الاستمرار في احتسابها ضمن حصة تخزين مساحة العمل المستهدفة
• إقليمي: تبقى البيانات في المنطقة التي اخترتها (الولايات المتحدة، الاتحاد الأوروبي، أو منطقة آسيا والمحيط الهادئ)

هل يمكنني إضافة صور إلى مجموعة بيانات موجودة؟#

نعم. اسحب الملفات إلى معرض مجموعة البيانات أو انقر فوق أيقونة التحميل في ترويسة الصفحة، مما يفتح منتقي الملفات الأصلي في متصفحك مباشرةً. يتم حساب إحصاءات جديدة تلقائياً بعد المعالجة.

كيف يمكنني نقل الصور بين المجموعات الفرعية؟#

استخدم ميزة النقل الجماعي إلى المجموعات الفرعية:

1. تحديد الصور في عرض الجدول
2. انقر بزر الماوس الأيمن واختر Move to split
3. حدد المجموعة الفرعية المستهدفة (Train، Validation، أو Test)

ما هي تنسيقات الشروحات المدعومة؟#

تدعم منصة Ultralytics شروحات YOLO، وCOCO JSON، وUltralytics NDJSON، وعمليات رفع الصور الخام:

هل يمكنني شرح نفس مجموعة البيانات لأنواع مهام متعددة؟#

نعم. تخزن كل صورة التعليقات التوضيحية لجميع أنواع المهام الـ 6 (الكشف، والتقسيم، والدلالي، والتصنيف، والوضع، وOBB) معاً. يمكنك تبديل نوع المهمة النشطة لمجموعة البيانات في أي وقت دون أن تفقد التعليقات التوضيحية الحالية. يتم عرض التعليقات التوضيحية المطابقة لنوع المهمة النشطة فقط في المحرر وتضمينها في عمليات التصدير والتدريب - بينما يتم الاحتفاظ بالتعليقات التوضيحية الخاصة بالمهام الأخرى وتظهر مرة أخرى عند التبديل مرة أخرى.