Roboflow

Roboflow bietet alles, was Sie zum Erstellen und Bereitstellen von Computer-Vision-Modellen benötigen. Verbinden Sie Roboflow bei jedem Schritt in Ihrer Pipeline mit APIs und SDKs oder nutzen Sie die End-to-End-Schnittstelle, um den gesamten Prozess vom Bild bis zur Inferenz zu automatisieren. Ganz gleich, ob Sie Daten beschriften, Modelle trainieren oder bereitstellen möchten, Roboflow bietet Ihnen Bausteine, mit denen Sie maßgeschneiderte Computer-Vision-Lösungen für Ihr Projekt erstellen können.

In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie Daten für das Training eines benutzerdefinierten Ultralytics YOLO11 Modells finden, beschriften und organisieren können. Verwenden Sie das Inhaltsverzeichnis unten, um direkt zu einem bestimmten Abschnitt zu springen:

• Sammeln von Daten für das Training eines benutzerdefinierten YOLO11 Modells
• Hochladen, Konvertieren und Kennzeichnen von Daten für das Format YOLO11
• Vorverarbeitung und Anreicherung von Daten für die Robustheit des Modells
• Datensatzverwaltung für YOLO11
• Exportieren Sie Daten in über 40 Formaten für die Modellschulung
• Hochladen von benutzerdefinierten YOLO11 Modellgewichten zum Testen und Bereitstellen
• Sammeln von Daten für das Training eines benutzerdefinierten YOLO11 Modells

Roboflow bietet zwei Dienste, die Ihnen bei der Sammlung von Daten für YOLO11 Modelle helfen können: Universe und Collect.

Universe ist ein Online-Repository mit über 250.000 Bildverarbeitungsdatensätzen mit insgesamt über 100 Millionen Bildern.

Mit einem kostenlosen Roboflow Konto können Sie jeden auf Universe verfügbaren Datensatz exportieren. Um einen Datensatz zu exportieren, klicken Sie auf die Schaltfläche "Download this Dataset" auf einem beliebigen Datensatz.

Für YOLO11 wählen Sie "YOLO11" als Exportformat:

Universe hat auch eine Seite, die alle öffentlichen, fein abgestimmten YOLO11 Modelle zusammenfasst , die auf Roboflow hochgeladen wurden. Sie können diese Seite nutzen, um vortrainierte Modelle zu erkunden, die Sie zum Testen oder zur automatischen Datenbeschriftung verwenden können, oder um Prototypen mit Roboflow Inferenz zu erstellen.

Wenn Sie selbst Bilder erfassen möchten, probieren Sie Collect aus, ein Open-Source-Projekt, mit dem Sie automatisch Bilder mit einer Webcam am Rand erfassen können. Sie können mit Collect Text- oder Bildaufforderungen verwenden, um anzuweisen, welche Daten erfasst werden sollen, sodass Sie nur die nützlichen Daten erfassen, die Sie für die Erstellung Ihres Bildverarbeitungsmodells benötigen.

Hochladen, Konvertieren und Beschriften von Daten für das Format YOLO11

Roboflow Annotate ist ein Online-Annotationstool für die Beschriftung von Bildern zur Objekterkennung, Klassifizierung und Segmentierung.

Um Daten für ein YOLO11 Objekterkennungs-, Instanzsegmentierungs- oder Klassifizierungsmodell zu beschriften, erstellen Sie zunächst ein Projekt in Roboflow.

Als Nächstes laden Sie Ihre Bilder und alle bereits vorhandenen Anmerkungen aus anderen Tools(unter Verwendung eines der über 40 unterstützten Importformate) in Roboflow hoch.

Wählen Sie den Stapel von Bildern, den Sie hochgeladen haben, auf der Seite "Anmerkungen" aus, zu der Sie nach dem Hochladen der Bilder weitergeleitet werden. Klicken Sie dann auf "Mit der Beschriftung beginnen", um die Bilder zu beschriften.

Um mit Begrenzungsrahmen zu beschriften, drücken Sie die B Taste auf Ihrer Tastatur oder klicken Sie auf das Kästchensymbol in der Seitenleiste. Klicken Sie auf einen Punkt, an dem Sie Ihre Begrenzungsrechteckund ziehen Sie dann, um den Rahmen zu erstellen:

Sobald Sie eine Anmerkung erstellt haben, erscheint ein Pop-up-Fenster, in dem Sie aufgefordert werden, eine Klasse für Ihre Anmerkung auszuwählen.

Um mit Polygonen zu beschriften, drücken Sie die P Taste auf Ihrer Tastatur oder das Polygonsymbol in der Seitenleiste. Wenn das Polygon-Anmerkungswerkzeug aktiviert ist, klicken Sie auf einzelne Punkte im Bild, um ein Polygon zu zeichnen.

Roboflow bietet einen SAM-basierten Beschriftungsassistenten, mit dem Sie Bilder schneller als je zuvor beschriften können. SAM (Segment Anything Model) ist ein modernes Computer-Vision-Modell, das Bilder präzise beschriften kann. Mit SAM können Sie den Prozess der Bildbeschriftung erheblich beschleunigen. Das Beschriften von Bildern mit Polygonen wird so einfach wie ein paar Klicks, anstelle des mühsamen Prozesses des präzisen Anklickens von Punkten um ein Objekt.

Um den Etiketten-Assistenten zu verwenden, klicken Sie auf das Cursor-Symbol in der Seitenleiste. SAM wird dann zur Verwendung in Ihrem Projekt geladen.

Bewegen Sie den Mauszeiger über ein beliebiges Objekt im Bild, und SAM schlägt eine Anmerkung vor. Sie können mit dem Mauszeiger die richtige Stelle für die Anmerkung suchen und dann darauf klicken, um die Anmerkung zu erstellen. Um Ihre Anmerkung mehr oder weniger spezifisch zu gestalten, können Sie innerhalb oder außerhalb der Anmerkung klicken, die SAM auf dem Dokument erstellt hat.

Sie können den Bildern auch Tags über das Panel Tags in der Seitenleiste hinzufügen. Sie können Daten aus einem bestimmten Gebiet, die von einer bestimmten Kamera aufgenommen wurden, mit Tags versehen und vieles mehr. Sie können diese Tags dann verwenden, um Daten nach Bildern zu durchsuchen, die einem Tag entsprechen, und Versionen eines Datensatzes mit Bildern erzeugen, die ein bestimmtes Tag oder eine bestimmte Gruppe von Tags enthalten.

Modelle, die auf Roboflow gehostet werden, können mit Label Assist verwendet werden, einem automatischen Annotationswerkzeug, das Ihr YOLO11 Modell verwendet, um Annotationen zu empfehlen. Um Label Assist zu verwenden, laden Sie zunächst ein YOLO11 Modell auf Roboflow hoch (siehe Anweisungen weiter unten in der Anleitung). Klicken Sie dann auf das Zauberstabsymbol in der linken Seitenleiste und wählen Sie Ihr Modell zur Verwendung in Label Assist aus.

Wählen Sie ein Modell aus und klicken Sie dann auf "Weiter", um den Etikettenassistenten zu aktivieren:

Wenn Sie neue Bilder zum Beschriften öffnen, löst Label Assist die Beschriftung aus und empfiehlt sie.

Datensatzverwaltung für YOLO11

Roboflow bietet eine Reihe von Werkzeugen für das Verständnis von Computer-Vision-Datensätzen.

Zunächst können Sie die Datensatzsuche verwenden, um Bilder zu finden, die einer semantischen Textbeschreibung entsprechen (z. B. alle Bilder finden, die Personen enthalten), oder die einer bestimmten Bezeichnung entsprechen (d. h. das Bild ist mit einem bestimmten Tag verbunden). Um die Datensatzsuche zu verwenden, klicken Sie in der Seitenleiste auf "Datensatz". Geben Sie dann eine Suchanfrage über die Suchleiste und die zugehörigen Filter oben auf der Seite ein.

Die folgende Textabfrage findet zum Beispiel Bilder, die Personen in einem Datensatz enthalten:

Sie können Ihre Suche auf Bilder mit einem bestimmten Tag einschränken, indem Sie den Selektor "Tags" verwenden:

Bevor Sie mit dem Training eines Modells mit Ihrem Datensatz beginnen, empfehlen wir die Verwendung von Roboflow Health Check, einem Webtool, das einen Einblick in Ihren Datensatz gibt und zeigt, wie Sie den Datensatz vor dem Training eines Bildverarbeitungsmodells verbessern können.

Um Health Check zu verwenden, klicken Sie auf den Link "Health Check" in der Seitenleiste. Es wird eine Liste mit Statistiken angezeigt, die die durchschnittliche Größe der Bilder in Ihrem Datensatz, die Klassenbalance, eine Heatmap mit der Position der Anmerkungen in Ihren Bildern und vieles mehr anzeigen.

Health Check kann Änderungen empfehlen, um die Leistung des Datensatzes zu verbessern. Die Funktion "Klassenbalance" kann beispielsweise ein Ungleichgewicht bei den Bezeichnungen aufzeigen, das, wenn es behoben wird, die Leistung Ihres Modells steigern kann.

Exportieren Sie Daten in über 40 Formaten für die Modellschulung

Um Ihre Daten zu exportieren, benötigen Sie eine Datensatzversion. Eine Version ist ein in der Zeit eingefrorener Zustand Ihres Datensatzes. Um eine Version zu erstellen, klicken Sie zunächst in der Seitenleiste auf "Versionen". Klicken Sie dann auf die Schaltfläche "Neue Version erstellen". Auf dieser Seite können Sie Erweiterungen und Vorverarbeitungsschritte auswählen, die auf Ihren Datensatz angewendet werden sollen:

Für jede Augmentation, die Sie auswählen, wird ein Pop-up-Fenster angezeigt, in dem Sie die Augmentation auf Ihre Bedürfnisse abstimmen können. Hier sehen Sie ein Beispiel für die Einstellung einer Helligkeitssteigerung innerhalb bestimmter Parameter:

Wenn Ihre Datensatzversion erstellt wurde, können Sie Ihre Daten in eine Reihe von Formaten exportieren. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Datensatz exportieren" auf der Seite Ihrer Datensatzversion, um Ihre Daten zu exportieren:

Sie sind nun bereit, YOLO11 auf einem benutzerdefinierten Datensatz zu trainieren. Folgen Sie dieser schriftlichen Anleitung und dem YouTube-Video für eine schrittweise Anleitung oder lesen Sie die DokumentationUltralytics .

Hochladen von benutzerdefinierten YOLO11 Modellgewichten zum Testen und Bereitstellen

Roboflow bietet eine unendlich skalierbare API für die Bereitstellung von Modellen und SDKs zur Verwendung mit NVIDIA Jetsons, Luxonis OAKs, Raspberry Pis, GPU-basierten Geräten und mehr.

Sie können YOLO11 Modelle bereitstellen, indem Sie YOLO11 Gewichte auf Roboflow hochladen. Sie können dies mit ein paar Zeilen Python Code tun. Erstellen Sie eine neue Python Datei und fügen Sie den folgenden Code ein:

import roboflow  # install with 'pip install roboflow'

roboflow.login()

rf = roboflow.Roboflow()

project = rf.workspace(WORKSPACE_ID).project("football-players-detection-3zvbc")
dataset = project.version(VERSION).download("yolov8")

project.version(dataset.version).deploy(model_type="yolov8", model_path=f"{HOME}/runs/detect/train/")

Ersetzen Sie in diesem Code die Projekt-ID und die Versions-ID durch die Werte für Ihr Konto und Ihr Projekt. Erfahren Sie, wie Sie Ihren Roboflow API-Schlüssel abrufen können.

Wenn Sie den obigen Code ausführen, werden Sie aufgefordert, sich zu authentifizieren. Anschließend wird Ihr Modell hochgeladen und eine API für Ihr Projekt erstellt. Dieser Vorgang kann bis zu 30 Minuten in Anspruch nehmen.

Um Ihr Modell zu testen und Anweisungen zur Bereitstellung für unterstützte SDKs zu finden, gehen Sie auf die Registerkarte "Bereitstellung" in der Seitenleiste von Roboflow . Am oberen Rand dieser Seite wird ein Widget angezeigt, mit dem Sie Ihr Modell testen können. Sie können Ihre Webcam für Live-Tests verwenden oder Bilder oder Videos hochladen.

Sie können Ihr hochgeladenes Modell auch als Beschriftungsassistent verwenden. Diese Funktion verwendet Ihr trainiertes Modell, um Anmerkungen zu Bildern zu empfehlen, die auf Roboflow hochgeladen wurden.

Wie man YOLO11 Modelle bewertet

Roboflow bietet eine Reihe von Funktionen für die Bewertung von Modellen.

Sobald Sie ein Modell auf Roboflow hochgeladen haben, können Sie auf unser Modellbewertungstool zugreifen, das eine Konfusionsmatrix, die die Leistung Ihres Modells zeigt, sowie eine interaktive Vektoranalysedarstellung bietet. Diese Funktionen können Ihnen helfen, Möglichkeiten zur Verbesserung Ihres Modells zu finden.

Um auf eine Verwechslungsmatrix zuzugreifen, gehen Sie auf Ihre Modellseite im Roboflow Dashboard und klicken Sie dann auf "View Detailed Evaluation":

Es erscheint ein Pop-up mit einer Verwechslungsmatrix:

Bewegen Sie den Mauszeiger über ein Kästchen in der Verwirrungsmatrix, um den mit dem Kästchen verbundenen Wert zu sehen. Klicken Sie auf ein Kästchen, um die Bilder in der jeweiligen Kategorie anzuzeigen. Klicken Sie auf ein Bild, um die Modellvorhersagen und die mit diesem Bild verknüpften Echtdaten anzuzeigen.

Für weitere Einblicke klicken Sie auf Vektoranalyse. Daraufhin wird ein Streudiagramm der Bilder in Ihrem Datensatz angezeigt, das mit CLIP berechnet wurde. Je näher die Bilder im Diagramm beieinander liegen, desto ähnlicher sind sie sich in semantischer Hinsicht. Jedes Bild wird als ein Punkt mit einer Farbe zwischen weiß und rot dargestellt. Je roter der Punkt ist, desto schlechter hat das Modell abgeschnitten.

Sie können die Vektoranalyse verwenden, um:

• Suchen Sie nach Bildclustern;
• Identifizierung von Clustern, in denen das Modell schlecht abschneidet, und;
• Visualisieren Sie Gemeinsamkeiten zwischen Bildern, bei denen das Modell schlecht abschneidet.

Lernressourcen

Möchten Sie mehr über die Verwendung von Roboflow zur Erstellung von YOLO11 Modellen erfahren? Die folgenden Ressourcen könnten für Ihre Arbeit hilfreich sein.

• Trainieren Sie YOLO11 auf einem benutzerdefinierten Datensatz: Folgen Sie unserem interaktiven Notizbuch, das Ihnen zeigt, wie Sie ein YOLO11 Modell auf einem benutzerdefinierten Datensatz trainieren.
• Autodistill: Verwenden Sie große Foundation-Vision-Modelle, um Daten für bestimmte Modelle zu beschriften. Sie können Bilder für das Training von YOLO11 Klassifizierungs-, Erkennungs- und Segmentierungsmodellen mit Autodistill beschriften.
• Überwachen: Ein Python Paket mit hilfreichen Dienstprogrammen für die Arbeit mit Computer Vision Modellen. Sie können Supervision verwenden, um Erkennungen zu filtern, Konfusionsmatrizen zu berechnen und vieles mehr, alles in ein paar Zeilen Python Code.
• Roboflow Blog: Der Roboflow Blog enthält über 500 Artikel zum Thema Computer Vision, die sich mit Themen wie dem Trainieren eines YOLO11 Modells bis hin zu Best Practices bei der Annotation befassen.
• Roboflow YouTube-Kanal: Stöbern Sie in unserem YouTube-Kanal in Dutzenden von ausführlichen Anleitungen zum Thema Computer Vision, die Themen vom Training von YOLO11 Modellen bis hin zur automatischen Bildbeschriftung behandeln.

Projekt-Schaufenster

Im Folgenden finden Sie einige der vielen Rückmeldungen, die wir für die Verwendung von YOLO11 und Roboflow bei der Erstellung von Computer-Vision-Modellen erhalten haben.

FAQ

Wie beschrifte ich Daten für YOLO11 Modelle mit Roboflow?

Die Beschriftung von Daten für YOLO11 Modelle mit Roboflow ist mit Roboflow Annotate ganz einfach. Erstellen Sie zunächst ein Projekt auf Roboflow und laden Sie Ihre Bilder hoch. Nach dem Hochladen wählen Sie den Bildstapel aus und klicken auf "Start Annotating". Sie können die B Taste für Begrenzungsrahmen oder die P Taste für Polygone. Um die Beschriftung zu beschleunigen, verwenden Sie den SAM-basierten Beschriftungsassistenten, indem Sie auf das Cursor-Symbol in der Seitenleiste klicken. Detaillierte Schritte finden Sie unter hier.

Welche Dienstleistungen bietet Roboflow für die Erfassung von YOLO11 Trainingsdaten an?

Roboflow bietet zwei Schlüsseldienste für die Sammlung von YOLO11 Trainingsdaten: Universe und Collect. Universe bietet Zugang zu über 250.000 Bildverarbeitungsdatensätzen, während Collect Sie bei der Erfassung von Bildern mithilfe einer Webcam und automatischer Eingabeaufforderungen unterstützt.

Wie kann ich meinen YOLO11 Datensatz mit Roboflow verwalten und analysieren?

Roboflow bietet robuste Tools zur Verwaltung von Datensätzen, einschließlich Datensatzsuche, Markierung und Gesundheitsprüfung. Verwenden Sie die Suchfunktion, um Bilder anhand von Textbeschreibungen oder Tags zu finden. Health Check bietet Einblicke in die Qualität des Datensatzes und zeigt die Klassenbalance, die Bildgrößen und Heatmaps der Anmerkungen an. Dies hilft bei der Optimierung der Datensatzleistung vor dem Training von YOLO11 Modellen. Detaillierte Informationen finden Sie hier.

Wie exportiere ich meinen YOLO11 -Datensatz aus Roboflow?

Um Ihren YOLO11 -Datensatz aus Roboflow zu exportieren, müssen Sie eine Version des Datensatzes erstellen. Klicken Sie in der Seitenleiste auf "Versionen", dann auf "Neue Version erstellen" und wenden Sie die gewünschten Erweiterungen an. Sobald die Version erstellt ist, klicken Sie auf "Datensatz exportieren" und wählen das Format YOLO11 . Folgen Sie diesem Prozess hier.

Wie kann ich YOLO11 Modelle mit Roboflow integrieren und einsetzen?

Integrieren Sie YOLO11 -Modelle auf Roboflow und stellen Sie sie bereit, indem Sie Ihre YOLO11 -Gewichte mit ein paar Zeilen Python -Code hochladen. Verwenden Sie das mitgelieferte Skript zur Authentifizierung und zum Hochladen Ihres Modells, wodurch eine API für die Bereitstellung erstellt wird. Einzelheiten zum Skript und weitere Anweisungen finden Sie in diesem Abschnitt.

Welche Instrumente bietet Roboflow für die Bewertung von YOLO11 Modellen?

Roboflow bietet Tools zur Modellbewertung, einschließlich einer Konfusionsmatrix und Vektoranalyseplots. Sie können auf diese Tools über die Schaltfläche "Detaillierte Auswertung anzeigen" auf Ihrer Modellseite zugreifen. Diese Funktionen helfen dabei, Probleme mit der Modellleistung zu erkennen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu finden. Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt.

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏️ Aktualisiert vor 1 Monat

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