Annotationseditor#

Die Ultralytics Platform bietet einen Annotationseditor zum Beschriften von Bildern mit Begrenzungsrahmen, Polygonen, Schlüsselpunkten, gedrehten Begrenzungsrahmen und Klassifizierungen. Der Editor unterstützt manuelles Zeichnen, intelligente Annotation mit SAM und Vorhersagen kompatibler YOLO-Modelle oder – bei Erkennungsdatensätzen mit 1–200 Klassen – Modelle, die durch Klassen-Prompts gesteuert werden: gehostete Open-Source-Modelle oder kostenpflichtige Modelle von Anbietern.

Unterstützte Aufgabentypen#

Der Annotationseditor bietet Werkzeuge für 6 YOLO-Aufgabentypen:

Multitask-Annotationen

Alle 6 Annotationsarten werden gemeinsam für jedes Bild gespeichert. Du kannst den aktiven Aufgabentyp des Datensatzes ändern, ohne vorhandene Annotationen zu verlieren. Sie bleiben erhalten und werden wieder angezeigt, wenn du zum vorherigen Aufgabentyp zurückwechselst.

Tiefenreferenzdaten sind eine zugehörige Karte, die du hochlädst, und nichts, was du zeichnest. Daher wird der Editor bei einem Tiefendatensatz schreibgeschützt geöffnet.

Aufgabendetails#

Objekterkennung

Funktion: Erkennt Objekte und ihre Positionen mithilfe achsenparalleler Begrenzungsrahmen.

Beschriftungsformat: class_id center_x center_y width height (alle Werte normalisiert auf 0–1)

Beispiel: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 – Klasse 0 mittig bei (50 %, 50 %), mit 20 % Breite und 30 % Höhe

Anwendungsfälle: Inventurzählung, Verkehrsüberwachung, Wildtiererkennung, Sicherheitssysteme

Instanzsegmentierung

Funktion: Erstellt pixelgenaue Masken für jede einzelne Objektinstanz.

Beschriftungsformat: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (Polygon-Eckpunkte, normalisiert auf 0–1)

Beispiel: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 – Viereckige Maske

Anwendungsfälle: Medizinische Bildgebung, autonome Fahrzeuge, Bildbearbeitung, landwirtschaftliche Analyse

Pose-Schätzung

Funktion: Erkennt Körper-Schlüsselpunkte zur Skelettverfolgung.

Beschriftungsformat: class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...

• Sichtbarkeitskennzeichnungen: 0 = nicht beschriftet, 1 = beschriftet, aber verdeckt, 2 = beschriftet und sichtbar

Beispiel: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 0.6 0.7 2 0.4 0.8 1 – Person mit 2 Schlüsselpunkten

Anwendungsfälle: Sportanalyse, Physiotherapie, Animation, Gestenerkennung

Gedrehter Begrenzungsrahmen (OBB)

Funktion: Erkennt gedrehte Objekte mithilfe winkelbezogener Begrenzungsrahmen.

Beschriftungsformat: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 (vier Eckpunkte, normalisiert)

Beispiel: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 – Gedrehtes Rechteck

Anwendungsfälle: Luftbilder, Dokumentenanalyse, Fertigungsprüfung, Schiffserkennung

Bildklassifizierung

Funktion: Weist dem gesamten Bild eine einzelne Beschriftung zu.

Beschriftungsformat: Ordnerbasiert – Bilder werden nach Klassennamen sortiert (train/cats/, train/dogs/)

Anwendungsfälle: Inhaltsmoderation, Qualitätskontrolle, medizinische Diagnose, Szenenerkennung

Erste Schritte#

So annotierst du Bilder:

1. Rufe deinen Datensatz auf
2. Klicke einmal auf ein Bild, um den Vollbild-Annotationseditor zu öffnen
3. Verwende den Standardmodus Draw oder wechsle, sofern unterstützt, zu Smart
4. Wähle eine Klasse aus und füge Annotationen direkt im Bild hinzu oder passe sie an
5. Fahre mit einem anderen Bild fort oder schließe den Editor; Änderungen werden nach jeder Bearbeitung automatisch gespeichert.

Bei Datensätzen, die du bearbeiten kannst, sind die Annotationswerkzeuge aktiv, sobald die Vollbildansicht auf dem Desktop geöffnet wird. Es gibt keinen separaten Bearbeitungsmodus und keine Schaltfläche Edit. Auf Mobilgeräten und wenn du keinen Bearbeitungszugriff hast, ist die Vollbildansicht schreibgeschützt.

Annotationsmodi#

Draw ist der Standardmodus für räumliche Annotationsaufgaben. Bei Detect-, Segment-, Semantic-, Pose- und OBB-Datensätzen bietet die Werkzeugleiste außerdem den Modus Smart, sofern Smart Annotation verfügbar ist:

Für Pose-Annotationen wird Draw mit einer Skelettvorlage verwendet. Der Modus Smart bietet ausschließlich YOLO-Pose-Modelle, ohne SAM-Auswahl oder Schalter für die automatische Anwendung. Bei der Klassifizierung wird direkt die Klassen-Seitenleiste verwendet; eine Werkzeugleiste zum Zeichnen oder eine Schaltfläche Smart wird nicht angezeigt.

Für die intelligente Annotation müssen bei Datensätzen im Cloud-Speicher KI-Funktionen aktiviert sein. Bei On-Premise-Datensätzen und Datensätzen mit mehr als drei Bildkanälen ist sie nicht verfügbar.

Der Editor speichert für jeden Datensatz in deinem Browser den Modus, das Modell und die Einstellung für die automatische Anwendung.

Werkzeuge im Zeichenmodus#

Begrenzungsrahmen (Detect)#

Zeichne rechteckige Rahmen um Objekte:

1. Wähle in der Klassen-Seitenleiste eine Klasse aus
2. Klicke im Standardmodus Draw und ziehe, um ein Rechteck zu zeichnen
3. Lass die Maustaste los, um den Rahmen fertigzustellen

Größe ändern und verschieben

• Ziehe an den 8 Griffen an Ecken und Kanten, um die Größe zu ändern
• Ziehe die Mitte, um das Objekt zu verschieben
• Drücke Delete oder Backspace, um die ausgewählte Annotation zu entfernen

Polygon (Segment)#

Zeichne präzise Polygonmasken:

1. Wähle in der Klassen-Seitenleiste eine Klasse aus
2. Klicke im Standardmodus Draw, um Eckpunkte hinzuzufügen, oder halte Shift gedrückt und bewege die Maus, um freihändig viele Punkte zu zeichnen
3. Doppelklicke, klicke auf den ersten Eckpunkt oder drücke Enter oder Escape, um das Polygon zu schließen

Drücke während des Zeichnens Z, um den letzten Eckpunkt zu entfernen, oder Delete, um das Polygon zu verwerfen.

Eckpunkte bearbeiten

• Ziehe einzelne Eckpunkte, um sie anzupassen
• Ziehe das gesamte Polygon, um es zu verschieben
• Klicke auf eine Kante des ausgewählten Polygons oder ziehe daran, um einen Eckpunkt einzufügen
• Klicke mit der rechten Maustaste auf einen Eckpunkt und wähle Punkt entfernen (Polygone benötigen mindestens 3 Eckpunkte) oder klicke mit der rechten Maustaste auf eine Kante und wähle Punkt hinzufügen

Keypoint (Pose)#

Annotiere Posen mithilfe von Skelettvorlagen. Wähle in der Werkzeugleiste eine Vorlage aus, klicke einmal, um alle Keypoints zu platzieren, und ziehe anschließend einzelne Keypoints, um ihre Position anzupassen.

1. Wähle in der Klassen-Seitenleiste eine Klasse aus
2. Wähle im Standardmodus Draw im Vorlagenauswahlmenü der Werkzeugleiste eine Skelettvorlage aus
3. Klicke auf das Bild, um alle Keypoints auf einmal zu platzieren
4. Ziehe einzelne Keypoints, um ihre Position anzupassen

Integrierte Skelettvorlagen#

Der Editor enthält 5 integrierte Vorlagen:

Benutzerdefinierte Skelettvorlagen#

Erstelle benutzerdefinierte Vorlagen für beliebige Posen:

1. Öffne das Vorlagenauswahlmenü in der Werkzeugleiste und wähle Neue Vorlage...
2. Klicke optional auf Aus Vorlage starten..., um Keypoints und Verbindungen aus einer vorhandenen Vorlage als Ausgangspunkt zu laden
3. Platziere Keypoints durch Klicken auf der Arbeitsfläche
4. Benenne jeden Keypoint und passe die Farben an
5. Verbinde Keypoints, indem du zwei Punkte auswählst (Verbindungen werden automatisch gezeichnet, während du nacheinander Keypoints platzierst)
6. Speichere die Vorlage, um sie im gesamten Datensatz wiederzuverwenden

Benutzerdefinierte Vorlagen werden im Arbeitsbereich des Datensatzes gespeichert und sind in allen zugehörigen Pose-Datensätzen verfügbar. Bearbeite oder lösche sie über das Vorlagenauswahlmenü.

Vorlagenworkflow

Das Vorlagensystem macht das manuelle, aufeinanderfolgende Platzieren von Keypoints überflüssig. Statt 17-mal für ein COCO-Skelett zu klicken, wählst du die Vorlage „Person“ aus und klickst einmal – alle Keypoints werden an den richtigen Stellen des Skeletts platziert. Ziehe sie anschließend, um ihre Positionen an die jeweilige Pose anzupassen.

Sichtbarkeit von Keypoints

Jeder Keypoint hat eine Sichtbarkeitsmarkierung: 0 = nicht beschriftet, 1 = beschriftet, aber verdeckt, 2 = beschriftet und sichtbar. Die von dir platzierten Keypoints sind als sichtbar beschriftet (2). Klicke mit der rechten Maustaste auf einen Keypoint und wähle Punkt ausblenden, um ihn als nicht beschriftet zu markieren (0), oder klicke mit der rechten Maustaste auf die Pose und wähle Sichtbarkeit zurücksetzen, um ihre ausgeblendeten Keypoints wieder anzuzeigen. Importierte Labels behalten ihre Sichtbarkeitsmarkierungen.

Rotierter Begrenzungsrahmen (OBB)#

Zeichne gedrehte Rahmen um schräg liegende Objekte:

1. Wähle in der Klassen-Seitenleiste eine Klasse aus
2. Klicke im Standardmodus Draw und ziehe, um einen ersten Rahmen zu zeichnen
3. Passe den Winkel mithilfe des Drehgriffs an
4. Ziehe an den Eckgriffen, um die Größe zu ändern

Klassifizierung (Classify)#

Weise Bilder auf Bildebene Klassenlabels zu:

1. Klicke auf ein Bild, um den Editor in der Vollbildansicht zu öffnen
2. Wähle in der Klassen-Seitenleiste eine Klasse aus oder drücke eine Zifferntaste von 1-9

Smart Annotation#

Die intelligente Annotation ergänzt den Editor um modellgestützte Annotation. Im intelligenten Modus kannst du das Segmentierungsmodell für beliebige Objekte (SAM) für klickbasierte Annotationen verwenden oder mit vortrainierten Ultralytics-YOLO-Modellen und deinen eigenen feinabgestimmten YOLO-Modellen Vorhersagen als Annotationen hinzufügen. Bei Erkennungsdatensätzen mit 1–200 Klassen bietet die Modellauswahl auch Modelle, die durch Klassen-Prompts gesteuert werden und die Klassen des Datensatzes erkennen: acht gehostete Open-Source-Modelle, gehostete textgesteuerte Modelle SAM 3 und SAM 3.1 sowie kostenpflichtige Vision-Modelle von neun Anbietern. Die intelligente SAM-Annotation ist für die Aufgaben Erkennung, Segmentierung, semantische Segmentierung und OBB verfügbar; die intelligente YOLO-Annotation unterstützt auch Pose.

SAM Smart Annotation#

Wenn ein SAM-Modell ausgewählt ist:

1. Wähle Smart aus oder drücke S
2. Klicke auf das zu annotierende Objekt – SAM erstellt in Echtzeit eine erste Maske
3. Verfeinere die Maske mit weiteren Klicks: Klicke außerhalb der aktuellen Maske, um den abgedeckten Bereich zu vergrößern, oder innerhalb der aktuellen Maske, um Bereiche abzuziehen
4. Drücke Enter oder Escape, um die Annotation zu speichern, oder aktiviere automatisch anwenden für einen Arbeitsablauf mit nur einem Klick

SAM-Tipps

• Beginne mit einem Klick in die Mitte des Objekts
• Klicke erneut außerhalb der Maske, um den abgedeckten Bereich zu vergrößern
• Klicke innerhalb der Maske, um unerwünschte Bereiche abzuziehen
• Aktiviere automatisch anwenden (A) für Annotationen mit nur einem Klick
• Halte Shift gedrückt, während die automatische Anwendung aktiviert ist, um mehrere Punkte zu setzen, bevor die Maske angewendet wird
• Funktioniert am besten bei klar abgegrenzten Objekten mit deutlichen Kanten
• Verwende einige verfeinernde Klicks bei länglichen oder überlappenden Objekten

SAM Smart Annotation kann Folgendes erzeugen:

• Polygone für Segmentierungsaufgaben
• Begrenzungsrahmen für Erkennungsaufgaben
• Gedrehte Rahmen für OBB-Aufgaben

SAM-Unterstützung nach Aufgabe

Die intelligente Annotation mit SAM ist nur für die Aufgaben detect, segment, semantic und OBB verfügbar. Für Pose-Datensätze verwendest du stattdessen die intelligente YOLO-Annotation, während Klassifizierungsdatensätze manuell annotiert werden müssen.

Modus „Automatisch anwenden“#

Der Modus „Automatisch anwenden“ beschleunigt die intelligente Annotation, indem die SAM-Maske nach jedem Klick automatisch gespeichert wird – du musst Enter nicht drücken. Aktiviere oder deaktiviere den Modus über die Schaltfläche zum automatischen Anwenden in der Symbolleiste oder durch Drücken von A.

Wann du „Automatisch anwenden“ verwenden solltest

„Automatisch anwenden“ eignet sich ideal für Datensätze mit klar voneinander getrennten Objekten, bei denen ein einzelner Klick eine präzise Maske erzeugt. Deaktiviere die Funktion bei komplexen oder überlappenden Objekten und verfeinere die Maske vor dem Speichern mit mehreren positiven oder negativen Punkten.

SAM-Modellauswahl#

Wenn der Smart-Modus aktiv ist, erscheint eine Modellauswahl in der Symbolleiste. Sechs SAM-Modelle stehen zur Verfügung. Wähle je nach gewünschtem Verhältnis von Geschwindigkeit zu Genauigkeit und passend zu deinem Datensatz:

Wenn du das Modell wechselst, während der Smart-Modus aktiv ist, wird der Prädiktor automatisch für das aktuelle Bild neu initialisiert.

Intelligente YOLO-Annotation#

Wenn ein YOLO-Modell ausgewählt ist, kann die intelligente Annotation Vorhersagen von vortrainierten Ultralytics-Modellen oder deinen eigenen feinabgestimmten Modellen hinzufügen.

1. Wähle Smart aus oder drücke S
2. Wähle in der Symbolleiste über die Modellauswahl ein YOLO-Modell aus (Models oder My Models).
3. Klicke auf Predict
4. Überprüfe die hinzugefügten Annotationen und nimm bei Bedarf Korrekturen vor

Hinweise zu YOLO-Modellen

• Die Modellauswahl zeigt Modelle an, die zur Aufgabe des aktuellen Datensatzes passen. Bei einem Pose-Datensatz werden also Pose-Modelle angeboten. Bei Erkennungs- und Segmentierungsdatensätzen werden auch die Modelle der jeweils anderen Aufgabe angezeigt, allerdings deaktiviert.
• Wenn sich die Klassen des Modells von denen des Datensatzes unterscheiden, ordnet ein Dialogfeld Klassen zuordnen jede Modellklasse einer Datensatzklasse zu oder überspringt sie. Bei einem Datensatz ohne Klassen werden diese erstellt.
• Doppelte Vorhersagen werden übersprungen, wenn sie sich bei einem IoU von 0.7 oder höher mit einer vorhandenen Annotation derselben Klasse überschneiden.

Intelligente Annotation mit Klassenaufforderung#

Wähle bei einem Erkennungsdatensatz mit 1–200 Klassen ein Modell mit Klassen-Prompts aus und klicke auf Predict (oder drücke P): Das Modell erkennt die Klassen des Datensatzes im gesamten Bild mit modellspezifischen Schwellenwerten und fügt bearbeitbare Boxen hinzu, die du wie YOLO-Vorhersagen überprüfst und speicherst. Diese Modelle geben keine Konfidenzwerte zurück. Daher sind die Vorhersageeinstellungen (Konfidenz und IoU) ausgeblendet, solange ein solches Modell ausgewählt ist.

Gehostete Modelle laufen auf der Ultralytics Platform, ohne dass du einen Anbieterschlüssel benötigst. Moondream 3.1 ist die Standardeinstellung:

Kostenpflichtige Bildverarbeitungsmodelle von OpenAI (einschließlich GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol), Anthropic (einschließlich Claude Fable 5.1 und Claude Opus 5.5), Google (einschließlich Gemini 4 Argon), Meta, SpaceXAI, DeepSeek, Z.ai, Kimi, Xiaomi MiMo, Alibaba und MiniMax erscheinen im Auswahlmenü unter dem jeweiligen Projekt des Anbieters, sortiert nach API-Namen:

Ein kostenpflichtiges Anbietermodell wird mit dem Anbieterschlüssel ausgeführt, der in den Einstellungen > API-Schlüssel des Arbeitsbereichs des Datensatzes gespeichert ist. Ohne einen solchen Schlüssel schlägt die Vorhersage fehl und bietet die Aktion API-Schlüssel hinzufügen an. Der Anbieter rechnet jede Vorhersage über deinen Schlüssel ab. Nach jeder Vorhersage zeigt die Benachrichtigung die Anzahl der erkannten Objekte, die verstrichene Zeit und die Kosten an: Kostenlos bei einem gehosteten Modell; bei einem kostenpflichtigen Modell die geschätzten Anbieterkosten, sofern verfügbar, andernfalls Abgerechnet durch mit dem Namen des Anbieters.

Stapelannotation#

Die Stapelannotierung führt ein Modell – ein YOLO-Modell oder bei Erkennungsdatensätzen mit 1–200 Klassen ein durch Klassen-Prompts gesteuertes Modell – über den gesamten Datensatz aus, statt nur über das geöffnete Bild. Öffne sie auf der Datensatzseite über Weitere Aktionen > Stapelannotierung oder über die Aktion Alle annotieren in der Benachrichtigung nach einer Editor-Vorhersage, bei der Objekte erkannt werden, oder nachdem Ähnliche Bilder finden Bilder hinzugefügt hat. Sie steht Bearbeitern von Datensätzen auf der Platform für gehostete Datensätze mit bis zu drei Bildkanälen für alle Aufgaben außer Tiefenschätzung zur Verfügung.

1. Wähle in der Modellauswahl ein Modell aus (Models, einschließlich Open-Source-Modelle und Anbieterprojekte bei Erkennungsdatensätzen mit 1–200 Klassen, oder My Models). Bei einem Erkennungsdatensatz wird das Dialogfeld mit ausgewähltem Moondream 3.1 geöffnet.
2. Passe bei einem YOLO-Modell die Schieberegler für Konfidenz (Standardwert 0.25) und IoU (Standardwert 0.7) an. Die Beispielbilder neben den Einstellungen zeigen, was das Modell bei den jeweiligen Werten erkennt. Ein Modell mit Klassenaufforderung erkennt die Klassen des Datensatzes (1–200) anhand modellspezifischer Schwellenwerte statt dieser Einstellungen und gibt keine Scores zurück.
3. Aktiviere Annotierte Bilder einschließen, um auch Bilder zu verarbeiten, die bereits Labels haben. Der Durchlauf fügt die vom Modell erkannten Objekte hinzu und behält die vorhandenen Labels bei.
4. Überprüfe die Geschätzten Kosten und klicke auf Starten

Standardmäßig werden nur nicht gelabelte Bilder annotiert, und vorhandene Labels werden nie geändert. Für einen Durchlauf müssen Datensatzklassen vorhanden sein. Wenn sich bei einem YOLO-Modell die Klassen des Modells von denen des Datensatzes unterscheiden, ordnet ein Schritt Klassen zuordnen jede Modellklasse einer Datensatzklasse zu oder überspringt sie. Bei einem Datensatz ohne Klassen werden diese erstellt. Der Durchlauf beginnt erst, wenn die Klassen vorhanden sind. Beim Starten eines Durchlaufs wird zuerst eine Datensatzversion gespeichert, sodass du den Datensatz wiederherstellen kannst, falls dir das Ergebnis nicht gefällt.

Auf der Datensatzseite wird der Fortschritt des Durchlaufs angezeigt. Mit Stop behältst du die bis dahin verarbeiteten Bilder und sie werden abgerechnet. Nach Abschluss des Durchlaufs zeigt eine Zusammenfassung die verarbeiteten Bilder sowie die hinzugefügten Annotationen und Klassen an. Wenn ein kostenpflichtiger Anbieter deinen Schlüssel bei drei aufeinanderfolgenden Bildern ablehnt oder die Anfragen begrenzt, wird der Durchlauf vorzeitig beendet und es wird angegeben, wie viele Bilder nicht verarbeitet wurden.

Kosten der Stapelannotation

Die Stapelannotation kostet 1,00 $ je 1.000 verarbeitete Bilder, mindestens jedoch 0,01 $ pro Durchlauf. Beim Start wird der geschätzte Betrag von deinem Guthaben reserviert und anschließend anhand der tatsächlich verarbeiteten Bilder abgerechnet. Die Kosten erscheinen auf dem Tab „Abrechnung“ als Automatische Annotation, sobald du die Zusammenfassung des Durchlaufs schließt. Bei einem kostenpflichtigen Anbietermodell deckt dieser Betrag nur die Verarbeitungsgebühr der Platform ab. Der Anbieter rechnet außerdem die Testlaufvorschauen und Annotationen über deinen API-Schlüssel ab.

Seitenleiste „Klassen“#

Der Annotationseditor enthält rechts neben der Arbeitsfläche eine einklappbare Seitenleiste für Klassen. Die Seitenleiste bietet folgende Funktionen:

• Klassen suchen: Filtere die Klassenliste, indem du etwas in das Suchfeld eingibst. Drücke bei einer exakten Übereinstimmung Enter, um die Klasse auszuwählen, oder erstelle eine neue Klasse, wenn keine Übereinstimmung gefunden wird.
• Neue Klasse direkt erstellen: Klicke am Ende der Liste auf Add class, gib einen Namen ein und wähle optional eine eigene Farbe aus. Drücke zum Erstellen Enter.
• Klassennamen direkt bearbeiten: Bewege den Mauszeiger über einen Klassennamen und klicke auf das Stiftsymbol, um ihn umzubenennen.
• Farbauswahl: Klicke auf das Farbfeld neben einer Klasse, um ihre Farbe zu ändern.
• Anzahl der Annotationen pro Klasse: Jede Klassenzeile zeigt hochgestellt die Anzahl der Annotationen an.
• Ein- und ausklappen: Klicke auf den Winkelpfeil, um eine Klasse aufzuklappen und die einzelnen Annotationen darunter anzuzeigen.
• Hervorhebung beim Überfahren in beide Richtungen: Wenn du in der Arbeitsfläche auf eine Annotation zeigst, wird sie in der Seitenleiste hervorgehoben und umgekehrt. Die Seitenleiste scrollt automatisch zur entsprechenden Klasse. Wenn du auf eine Klassenzeile oder ihr Feld in der Klassenübersicht unter dem Bild zeigst, werden alle Annotationen dieser Klasse hervorgehoben.
• Eine ganze Klasse aus- oder einblenden: Klicke in einer Klassenzeile auf das Augensymbol, um alle Annotationen dieser Klasse gleichzeitig ein- oder auszublenden.
• Einzelne Annotationen aus- oder einblenden: Klicke in einer Annotationszeile auf das Augensymbol, um die Sichtbarkeit der Annotation in der Arbeitsfläche umzuschalten.
• Annotationen löschen: Klicke in einer Annotationszeile auf das Papierkorbsymbol, um die Annotation zu löschen.
• Tastenkombinationen: Drücke 1-9, um schnell eine der ersten 9 Klassen auszuwählen, H, um alle Annotationen im Bild ein- oder auszublenden, oder ], um die Seitenleiste ein- oder auszublenden.

Kontextmenü#

Klicke mit der rechten Maustaste auf eine Annotation, um ein Kontextmenü mit folgenden Optionen zu öffnen:

Mit einem Rechtsklick auf einen Polygon-Scheitelpunkt oder eine Polygonkante kannst du Punkt entfernen oder Punkt hinzufügen auswählen. Mit einem Rechtsklick auf einen Pose-Schlüsselpunkte kannst du Punkt ausblenden und Sichtbarkeit zurücksetzen auswählen. Das Menü bietet außerdem Gesichter unkenntlich machen, sofern verfügbar. Bei Erkennungs-, Segmentierungs- und OBB-Datensätzen, für die intelligente Annotation verfügbar ist, wird auch Ähnliche annotieren angeboten: YOLOE-26x verwendet alle Labels der ausgewählten Klassen auf dem Bild (höchstens 200) als visuelle Prompts und zeigt passende Ergebnisse mit Reglern für Konfidenz und IoU in der Vorschau an. Mit Anwenden werden diese kostenlos zum Bild hinzugefügt; bereits vorhandene Labels werden dabei übersprungen. Mit einem Rechtsklick auf einen Bereich des Bildes außerhalb aller Annotationen kannst du ebenfalls Ähnliche annotieren auswählen. Dabei dienen alle Annotationen der Datensatzaufgabe auf dem Bild als Beispiele (höchstens 200). Die Option bleibt deaktiviert, bis das Bild mindestens eine Annotation enthält.

Sichtbarkeitseinstellungen#

Über das Sichtbarkeitsmenü (Augensymbol) kannst du die Anzeige einzelner Elemente umschalten:

Fadenkreuzcursor#

Beim Annotieren verfolgt ein Fadenkreuz die Cursorposition und zeigt die Pixelkoordinaten auf der Arbeitsfläche an. So kannst du Annotationen präzise platzieren. Du kannst das Fadenkreuz über das Sichtbarkeitsmenü ein- oder ausschalten.

SAM-Vorschau beim Überfahren#

Im Smart-Modus zeigt SAM in Echtzeit eine Vorschau an, wenn du den Mauszeiger bewegst, bevor du Punkte setzt. Diese Vorschau ist für die Aufgaben detect, segment, semantic und OBB verfügbar. Sobald du Punkte zur Verfeinerung setzt, wird die Vorschau aktualisiert und zeigt die aktuelle Maske sowie den Annotationstyp für die aktive Aufgabe.

Polygonpunkte bearbeiten#

Bei Segmentierungs- und semantischen Annotationen kannst du nach dem Zeichnen die Polygonpunkte bearbeiten:

• Punkte verschieben: Ziehe einen beliebigen Punktgriff an die gewünschte Position
• Punkte hinzufügen: Klicke auf eine Kante des ausgewählten Polygons oder ziehe sie, oder klicke mit der rechten Maustaste auf eine Kante und wähle Punkt hinzufügen
• Punkte entfernen: Klicke mit der rechten Maustaste auf einen Punkt und wähle Punkt entfernen. Polygone behalten mindestens 3 Punkte.

Klassen verwalten#

Klassen erstellen#

Lege im Tab Classes Annotationsklassen für deinen Datensatz fest:

1. Wechsle zum Tab Classes
2. Gib im Eingabefeld unten einen Klassennamen ein
3. Klicke auf Add oder drücke Enter
4. Die Farbe wird automatisch aus der Ultralytics-Farbpalette zugewiesen

Während des Annotierens eine neue Klasse hinzufügen#

Du kannst neue Klassen direkt beim Annotieren erstellen, ohne den Editor zu verlassen:

1. Zeichne eine Annotation in das Bild
2. Klicke in der Klassen-Seitenleiste auf Add class (oder gib einen neuen Namen in das Suchfeld der Seitenleiste ein)
3. Gib den Klassennamen ein
4. Drücke die Eingabetaste, um die Klasse zu erstellen und zuzuweisen

So kannst du nahtlos arbeiten und Klassen festlegen, sobald du in deinen Daten auf neue Objekttypen stößt.

Einheitliche Klassentabelle

Alle Klassen deines Datensatzes werden in einer einheitlichen Tabelle verwaltet. Änderungen an Klassennamen oder -farben werden automatisch im gesamten Datensatz übernommen.

Klassen bearbeiten#

• Umbenennen: Klicke auf einen Klassennamen in der Tabelle, um ihn direkt dort zu bearbeiten
• Farbe ändern: Klicke auf das Farbfeld, um die Farbauswahl zu öffnen
• Suchen: Verwende das Suchfeld, um Klassen nach Namen zu filtern
• Sortieren: Klicke auf die Spaltenüberschriften, um nach Index, Name, Anzahl der Annotationen oder Anzahl der Bilder zu sortieren

Klassenfarben#

Jeder Klasse wird eine Farbe aus der Ultralytics-Farbpalette zugewiesen. Du kannst die Farben mit der Farbauswahl im Tab Classes anpassen. Die ausgewählten Farben werden im gesamten Datensatz verwendet.

Tastenkombinationen#

Effizient annotieren mit Tastenkombinationen:

Alle Tastenkombinationen anzeigen

Klicke in der Annotationssymbolleiste auf das Tastatursymbol, um die Übersicht der Tastenkombinationen zu öffnen.

Rückgängig machen/Wiederholen#

Der Annotationseditor speichert den vollständigen Verlauf zum Rückgängigmachen und Wiederholen:

• Rückgängig machen: Cmd/Ctrl+Z
• Wiederholen: Cmd/Ctrl+Y

Der Verlauf umfasst:

• Annotationen hinzufügen (einzeln und in Gruppen)
• Annotationen bearbeiten (verschieben, Größe ändern, drehen)
• Annotationen löschen (einzeln und in Gruppen)
• Klassen ändern (einzeln und in Gruppen)
• Annotationen neu anordnen (Z-Reihenfolge)
• Polygonpunkte bearbeiten (hinzufügen, entfernen, verschieben)
• Schlüsselpunkte verschieben

Unbegrenzt rückgängig machen

Der Verlauf zum Rückgängigmachen ist nicht begrenzt – du kannst alle Änderungen rückgängig machen, die du seit dem Öffnen des Bildes vorgenommen hast.

Annotationen speichern#

Änderungen werden automatisch eine Sekunde nach der letzten Bearbeitung einer Annotation gespeichert. Sie werden auch gespeichert, wenn du zu einem anderen Bild wechselst oder den Vollbildeditor schließt.

• Jetzt speichern: Klicke auf die Schaltfläche zum Speichern oder drücke Cmd/Ctrl+S
• Schließen: Klicke auf die Schaltfläche zum Schließen, außerhalb des Bildes oder drücke Escape; beim Schließen werden ausstehende Änderungen im Hintergrund gespeichert

Arbeit speichern

Warte, bis der Status Saving... oder Unsaved in der Bildinformationsleiste erlischt, bevor du den Browser-Tab schließt. Du kannst jederzeit manuell über die Schaltfläche zum Speichern oder mit Cmd/Ctrl+S speichern.

Häufig gestellte Fragen#