HUB-DatensÀtze
Ultralytics HUB-DatensĂ€tze sind eine praktische Lösung fĂŒr die Verwaltung und Nutzung deiner eigenen DatensĂ€tze.
Sobald die DatensĂ€tze hochgeladen sind, können sie sofort fĂŒr die Modellschulung verwendet werden. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht einen nahtlosen Ăbergang von der Datensatzverwaltung zur Modellschulung und vereinfacht den gesamten Prozess erheblich.
Pass auf: Beobachten: DatensÀtze auf Ultralytics HUB hochladen | VollstÀndiger Durchlauf der Funktion zum Hochladen von DatensÀtzen
Datensatz hochladen
Ultralytics HUB-DatensĂ€tze sind genau wie YOLOv5 und YOLOv8 đ DatensĂ€tze. Sie verwenden die gleiche Struktur und die gleichen Beschriftungsformate, um alles einfach zu halten.
Bevor du einen Datensatz auf Ultralytics HUB hochlÀdst, musst du sicherstellen, dass sich die YAML-Datei deines Datensatzes im Stammverzeichnis des Datensatzes befindet und dass die YAML-Datei, das Verzeichnis und die ZIP-Datei des Datensatzes denselben Namen haben, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
Wenn dein Datensatz zum Beispiel "coco8" heiĂt, wie unser COCO8 Beispiel-Datensatz, dann solltest du eine coco8.yaml
innerhalb deines coco8/
Verzeichnis, das eine coco8.zip
wenn sie verpackt ist:
Du kannst unseren COCO8-Beispieldatensatz herunterladen und entpacken, um genau zu sehen, wie du deinen Datensatz strukturieren musst.
Der Datensatz YAML ist das gleiche Standard YOLOv5 und YOLOv8 YAML-Format.
coco8.yaml
# Ultralytics YOLO đ, AGPL-3.0 license
# COCO8 dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco8/
# Example usage: yolo train data=coco8.yaml
# parent
# âââ ultralytics
# âââ datasets
# âââ coco8 â downloads here (1 MB)
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/coco8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images
test: # test images (optional)
# Classes
names:
0: person
1: bicycle
2: car
3: motorcycle
4: airplane
5: bus
6: train
7: truck
8: boat
9: traffic light
10: fire hydrant
11: stop sign
12: parking meter
13: bench
14: bird
15: cat
16: dog
17: horse
18: sheep
19: cow
20: elephant
21: bear
22: zebra
23: giraffe
24: backpack
25: umbrella
26: handbag
27: tie
28: suitcase
29: frisbee
30: skis
31: snowboard
32: sports ball
33: kite
34: baseball bat
35: baseball glove
36: skateboard
37: surfboard
38: tennis racket
39: bottle
40: wine glass
41: cup
42: fork
43: knife
44: spoon
45: bowl
46: banana
47: apple
48: sandwich
49: orange
50: broccoli
51: carrot
52: hot dog
53: pizza
54: donut
55: cake
56: chair
57: couch
58: potted plant
59: bed
60: dining table
61: toilet
62: tv
63: laptop
64: mouse
65: remote
66: keyboard
67: cell phone
68: microwave
69: oven
70: toaster
71: sink
72: refrigerator
73: book
74: clock
75: vase
76: scissors
77: teddy bear
78: hair drier
79: toothbrush
# Download script/URL (optional)
download: https://ultralytics.com/assets/coco8.zip
Nachdem du deinen Datensatz gezippt hast, solltest du ihn validieren, bevor du ihn auf Ultralytics HUB hochlĂ€dst. Ultralytics HUB fĂŒhrt die ĂberprĂŒfung des Datensatzes nach dem Hochladen durch. Wenn du also schon vorher sicherstellst, dass dein Datensatz korrekt formatiert und fehlerfrei ist, kannst du RĂŒckschlĂ€ge aufgrund einer Ablehnung des Datensatzes vermeiden.
Sobald dein Datensatz-ZIP fertig ist, navigierst du zur Seite DatensÀtze, indem du in der Seitenleiste auf die SchaltflÀche DatensÀtze klickst.
Klicke auf die SchaltflÀche Datensatz hochladen oben rechts auf der Seite. Dadurch wird der Dialog Datensatz hochladen aufgerufen.
Lade deinen Datensatz in das Feld Dataset .zip file hoch.
Du hast zusĂ€tzlich die Möglichkeit, einen eigenen Namen und eine Beschreibung fĂŒr deinen Ultralytics HUB-Datensatz festzulegen.
Wenn du mit der Konfiguration deines Datensatzes zufrieden bist, klicke auf Hochladen.
Nachdem dein Datensatz hochgeladen und verarbeitet wurde, kannst du ihn ĂŒber die Seite DatensĂ€tze aufrufen.
Du kannst die Bilder in deinem Datensatz gruppiert nach Splits (Train, Validation, Test) anzeigen.
Tipp
Jedes Bild kann zur besseren Veranschaulichung vergröĂert werden.
AuĂerdem kannst du deinen Datensatz analysieren, indem du auf die Registerkarte Ăbersicht klickst.
Als nÀchstes trainierst du ein Modell auf deinem Datensatz.
Datensatz teilen
Info
Ultralytics Die Sharing-Funktion von HUB bietet eine bequeme Möglichkeit, DatensĂ€tze mit anderen zu teilen. Diese Funktion ist sowohl fĂŒr bestehende Ultralytics HUB-Nutzer als auch fĂŒr diejenigen gedacht, die noch kein Konto erstellt haben.
Hinweis
Du hast die Kontrolle ĂŒber den allgemeinen Zugriff auf deine DatensĂ€tze.
Du kannst den allgemeinen Zugriff auf "Privat" setzen, dann hast nur du Zugriff darauf. Alternativ kannst du den allgemeinen Zugang auf "Unlisted" setzen. In diesem Fall können alle Personen, die einen direkten Link zum Datensatz haben, diesen einsehen, unabhÀngig davon, ob sie ein Ultralytics HUB-Konto haben oder nicht.
Navigiere zur Datensatzseite des Datensatzes, den du teilen möchtest, öffne das Dropdown-MenĂŒ der Datensatzaktionen und klicke auf die Option Teilen. Diese Aktion löst den Dialog Datensatz teilen aus.
Tipp
Du kannst einen Datensatz auch direkt auf der Seite " DatensÀtze" teilen.
Setze den allgemeinen Zugang auf "Unlisted" und klicke auf Speichern.
Jetzt kann jeder, der den direkten Link zu deinem Datensatz hat, diesen einsehen.
Tipp
Du kannst einfach auf den Link des Datensatzes klicken, der im Dialogfeld Datensatz teilen angezeigt wird, um ihn zu kopieren.
Datensatz bearbeiten / löschen
Navigiere zur Datensatzseite des zu bearbeitenden Datensatzes, öffne das Dropdown-MenĂŒ der Datensatzaktionen und klicke auf die Option Bearbeiten. Diese Aktion löst den Dialog Datensatz aktualisieren aus.
Wenden Sie die gewĂŒnschten Ănderungen an Ihrem Datensatz an und bestĂ€tigen Sie die Ănderungen mit Speichern.
Navigiere zur Datensatzseite des zu löschenden Datensatzes, öffne das Dropdown-MenĂŒ der Datensatzaktionen und klicke auf die Option Löschen. Mit dieser Aktion wird der Datensatz gelöscht.
Hinweis
Wenn du deine Meinung Ànderst, kannst du den Datensatz auf der Seite Papierkorb wiederherstellen.
Erstellt 2023-11-12, Aktualisiert 2024-02-13
Autoren: glenn-jocher (4), priytosh-tripathi (1), RizwanMunawar (1), sergiuwaxmann (1), Laughing-q (1)