Ultralytics HUB-Datensätze

Ultralytics HUB-Datensätze sind eine praktische Lösung für die Verwaltung und Nutzung deiner eigenen Datensätze.

Sobald die Datensätze hochgeladen sind, können sie sofort für die Modellschulung verwendet werden. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Datensatzverwaltung zur Modellschulung und vereinfacht den gesamten Prozess erheblich.

Pass auf: Beobachten: Datensätze auf Ultralytics HUB hochladen | Vollständiger Durchlauf der Funktion zum Hochladen von Datensätzen

Datensatz hochladen

Ultralytics HUB-Datensätze sind genau wie die YOLOv5 und YOLOv8 🚀-Datensätze. Sie verwenden die gleiche Struktur und die gleichen Beschriftungsformate, um alles einfach zu halten.

Bevor du einen Datensatz auf Ultralytics HUB hochlädst, 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" heißt, wie unser COCO8 Beispiel-Datensatz, dann solltest du eine coco8.yaml innerhalb deines coco8/ Verzeichnis, das eine coco8.zip wenn sie verpackt ist:

zip -r coco8.zip coco8

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.

# Ultralytics YOLO 🚀, 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
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8  ← 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://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco8.zip

Nachdem du deinen Datensatz gezippt hast, solltest du ihn validieren, bevor du ihn auf Ultralytics HUB hochlädst. Ultralytics HUB führt die Überprüfung des Datensatzes nach dem Hochladen durch. Wenn du also im Voraus sicherstellst, dass dein Datensatz korrekt formatiert und fehlerfrei ist, kannst du Rückschläge aufgrund einer Ablehnung des Datensatzes vermeiden.

from ultralytics.hub import check_dataset

check_dataset("path/to/dataset.zip", task="detect")

Sobald dein Datensatz-ZIP fertig ist, navigierst du zur Seite Datensätze, indem du in der Seitenleiste auf die Schaltfläche Datensätze klickst und oben rechts auf der Seite auf die Schaltfläche Datensatz hochladen klickst.

Diese Aktion löst den Dialog Datensatz hochladen aus.

Wähle die Datensatzaufgabe deines Datensatzes aus und lade sie in das Feld Datensatz.zip-Datei hoch.

Du hast zusätzlich die Möglichkeit, einen eigenen Namen und eine Beschreibung für 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 über die Seite Datensätze aufrufen.

Du kannst die Bilder in deinem Datensatz gruppiert nach Splits (Train, Validation, Test) anzeigen.

Außerdem kannst du deinen Datensatz analysieren, indem du auf die Registerkarte Übersicht klickst.

Als nächstes trainierst du ein Modell auf deinem Datensatz.

Datensatz herunterladen

Navigiere zur Datensatzseite des Datensatzes, den du herunterladen möchtest, öffne das Dropdown-Menü der Datensatzaktionen und klicke auf die Option Herunterladen. Mit dieser Aktion wird der Download deines Datensatzes gestartet.

Datensatz teilen

Navigiere zur Datensatzseite des Datensatzes, den du teilen möchtest, öffne das Dropdown-Menü der Datensatzaktionen und klicke auf die Option Teilen. Diese Aktion löst den Dialog Datensatz teilen aus.

Setze den allgemeinen Zugang auf "Unlisted" und klicke auf Speichern.

Jetzt kann jeder, der den direkten Link zu deinem Datensatz hat, diesen einsehen.

Datensatz bearbeiten

Navigiere zur Datensatzseite des zu bearbeitenden Datensatzes, öffne das Dropdown-Menü der Datensatzaktionen und klicke auf die Option Bearbeiten. Diese Aktion löst den Dialog Datensatz aktualisieren aus.

Wenden Sie die gewünschten Änderungen an Ihrem Datensatz an und bestätigen Sie die Änderungen mit Speichern.

Datensatz löschen

Navigiere zur Datensatzseite des zu löschenden Datensatzes, öffne das Dropdown-Menü der Datensatzaktionen und klicke auf die Option Löschen. Mit dieser Aktion wird der Datensatz gelöscht.

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 19 days ago

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