Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this sectionAnnotations-Editor#

Die Ultralytics Platform enthält einen leistungsstarken Annotations-Editor zum Markieren von Bildern mit Bounding Boxes, Polygonen, Keypoints, orientierten Boxen und Klassifizierungen. Der Editor unterstützt manuelles Zeichnen und SAM-gestützte intelligente Annotationen.

Ultralytics Platform Annotate Editor Toolbar With Canvas

graph TB
    subgraph Manual["Manual Tools"]
        A[Box] & B[Polygon] & C[Keypoint] & D[OBB] & E[Classify]
    end
    subgraph AI["AI-Assisted"]
        F[SAM Smart]
    end
    Manual --> H[Save Labels]
    AI --> H

Link to this sectionUnterstützte Aufgabentypen#

Der Annotations-Editor unterstützt alle 6 YOLO-Aufgabentypen:

AufgabeToolAnnotationsformat
DetectRechteckBounding Boxes (x, y, Breite, Höhe)
SegmentPolygonPixelgenaue Masken (Polygon-Eckpunkte)
SemanticPolygonKlassenbasierte Regionsmasken (Polygon-Eckpunkte)
PoseKeypointSkelett-Vorlagen (Person, Hand, Gesicht, Hund, Box, benutzerdefiniert)
OBBOrientierte BoxRotierte Bounding Boxes (4 Ecken)
ClassifyKlassenauswahlLabels auf Bildebene
Multi-Task-Annotationen

Alle 6 Annotationstypen werden gemeinsam auf jedem Bild gespeichert. Du kannst den aktiven Aufgabentyp des Datensatzes wechseln, ohne bestehende Annotationen zu verlieren – sie bleiben erhalten und erscheinen wieder, wenn du zurückwechselst.

Link to this sectionAufgabendetails#

Objekterkennung

Was es tut: Identifiziert Objekte und ihre Standorte mit achsenausgerichteten Bounding Boxes.

Label-Format: class_id center_x center_y width height (alles normalisiert 0-1)

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

Anwendungsfälle: Bestandszählung, Verkehrsüberwachung, Wildtiererkennung, Sicherheitssysteme

Instanzsegmentierung

Was es tut: Erstellt pixelgenaue Masken für jede Objektinstanz.

Label-Format: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (Polygon-Eckpunkte, normalisiert 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, Fotobearbeitung, landwirtschaftliche Analyse

Pose Estimation

Was es tut: Erkennt Körper-Keypoints für Skelett-Tracking.

Label-Format: class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...

  • Sichtbarkeits-Flags: 0=nicht markiert, 1=markiert, aber verdeckt, 2=markiert 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 Keypoints

Anwendungsfälle: Sportanalyse, Physiotherapie, Animation, Gestenerkennung

Orientierte Bounding Box (OBB)

Was es tut: Erkennt rotierte Objekte mit winkelbewussten Bounding Boxes.

Label-Format: 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 — Rotiertes Rechteck

Anwendungsfälle: Luftbildaufnahmen, Dokumentenanalyse, Fertigungsinspektion, Schifferkennung

Bildklassifizierung

Was es tut: Weist dem gesamten Bild ein einzelnes Label zu.

Label-Format: Ordnerbasiert — Bilder organisiert nach Klassennamen (train/cats/, train/dogs/)

Anwendungsfälle: Content-Moderation, Qualitätskontrolle, medizinische Diagnose, Szenenerkennung

Link to this sectionErste Schritte#

Um Bilder zu annotieren:

  1. Navigiere zu deinem Datensatz
  2. Klicke auf ein Bild, um den Vollbild-Viewer zu öffnen
  3. Klicke auf Edit, um in den Annotationsmodus zu gelangen
  4. Wähle dein Annotations-Tool aus der Werkzeugleiste
  5. Zeichne Annotationen auf das Bild
  6. Klicke auf Save, wenn du fertig bist

Ultralytics Platform Annotate Fullscreen Edit Mode With Toolbar

graph LR
    A[Open Dataset] --> B[Click Image]
    B --> C[Click Edit]
    C --> D[Draw Annotations]
    D --> E[Save]
    E --> F[Next Image]
    F --> B

    style C fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style E fill:#4CAF50,color:#fff

Link to this sectionAnnotationsmodi#

Der Editor bietet zwei Annotationsmodi, die über die Werkzeugleiste auswählbar sind:

ModusBeschreibungShortcut
ManuellZeichne Annotationen mit aufgabenspezifischen Tools (alle 6 Aufgabentypen)V
SmartSAM- oder YOLO-modellgestützte Annotation (nur Detect, Segment, Semantic, OBB)S

Link to this sectionManuelle Annotationstools#

Link to this sectionBounding Box (Detect)#

Zeichne rechteckige Boxen um Objekte:

  1. Wechsle in den Bearbeitungsmodus und wähle Draw
  2. Klicken und ziehen, um ein Rechteck zu zeichnen
  3. Loslassen, um die Box abzuschließen
  4. Wähle eine Klasse aus dem Dropdown-Menü

Ultralytics Platform Annotate Detect Bounding Box Drawing

Größe ändern und Verschieben
  • Ziehe an den 8 Eck-/Kantenpunkten, um die Größe zu ändern
  • Ziehe die Mitte, um das Objekt zu verschieben
  • Drücke Delete oder Backspace, um die ausgewählte Annotation zu entfernen

Link to this sectionPolygon (Segment)#

Zeichne präzise Polygonmasken:

  1. Wechsle in den Bearbeitungsmodus und wähle Draw
  2. Klicke, um Eckpunkte hinzuzufügen, oder halte Shift gedrückt und bewege die Maus für Freihand-Zeichnen von dichten Punkten
  3. Klicke auf den ersten Eckpunkt oder drücke Enter oder Escape, um das Polygon zu schließen
  4. Wähle eine Klasse aus dem Dropdown-Menü

Ultralytics Platform Annotate Segment Polygon Vertices

Eckpunkte bearbeiten
  • Ziehe einzelne Eckpunkte, um sie anzupassen
  • Ziehe das gesamte Polygon, um es zu verschieben
  • Klicke auf einen Eckpunkt und drücke Delete, um ihn zu entfernen

Link to this sectionKeypoint (Pose)#

Annotiere Posen mithilfe von Skelett-Vorlagen. Wähle eine Vorlage aus der Werkzeugleiste, klicke einmal, um alle Keypoints zu platzieren, und ziehe dann einzelne Keypoints, um die Positionen anzupassen.

  1. Wechsle in den Bearbeitungsmodus und wähle Draw
  2. Wähle eine Skelett-Vorlage aus der Vorlagenauswahl in der Werkzeugleiste

Ultralytics Platform Annotate Pose Template Dropdown

  1. Klicke auf das Bild, um alle Keypoints auf einmal zu platzieren
  2. Ziehe einzelne Keypoints, um ihre Positionen anzupassen
  3. Drücke Enter zum Bestätigen oder Escape zum Abbrechen

Link to this sectionIntegrierte Skelett-Vorlagen#

Der Editor enthält 5 integrierte Vorlagen:

VorlageKeypointsBeschreibung
Person17COCO menschliche Körperhaltung — Nase, Augen, Ohren, Schultern, Ellbogen, Handgelenke, Hüften, Knie, Knöchel
Hand21Ultralytics Hand Keypoints – Handgelenk, Daumen, Zeigefinger, Mittelfinger, Ringfinger, kleiner Finger Gelenke
Gesicht68iBUG 300W Gesichtspunkte – Kiefer, Augenbrauen, Nase, Augen, Mund
Hund18AP-10K Tierpose – Nase, Kopf, Hals, Schultern, Schwanzansatz, Schwanz und 4 Beine (Ellbogen, Knie, Pfoten)
Box4Eck-Keypoints – oben links, oben rechts, unten rechts, unten links

Ultralytics Platform Annotate Pose Keypoints Skeleton

Link to this sectionBenutzerdefinierte Skelett-Vorlagen#

Erstelle benutzerdefinierte Vorlagen für jede Posenstruktur:

  1. Klicke auf den +-Button neben der Vorlagenauswahl
  2. Optional kannst du auf Start from... klicken, um Keypoints und Verbindungen aus einer bestehenden Vorlage als Ausgangspunkt zu laden
  3. Platziere Keypoints auf der Leinwand durch Klicken
  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 zur Wiederverwendung für deinen Datensatz

Ultralytics Platform Annotate Pose Custom Template

Benutzerdefinierte Vorlagen werden in deinem Konto gespeichert und sind in allen Posen-Datensätzen verfügbar.

Vorlagen-Workflow

Das Vorlagensystem ersetzt das manuelle, schrittweise Platzieren von Keypoints. Anstatt 17 Mal für ein COCO-Skelett zu klicken, wähle die Person-Vorlage und klicke einmal – alle Keypoints werden im korrekten Skelett-Layout platziert. Ziehe sie dann einfach, um die Positionen an die spezifische Pose anzupassen.

Keypoint-Sichtbarkeit

Jeder Keypoint hat ein Sichtbarkeits-Flag: 0 = nicht beschriftet, 1 = beschriftet aber verdeckt, 2 = beschriftet und sichtbar. Verdeckte Keypoints (hinter anderen Objekten) sollten mit Sichtbarkeit 1 markiert werden – das Modell lernt, ihre Position abzuleiten.

Link to this sectionOrientierte Bounding Box (OBB)#

Zeichne gedrehte Boxen für angewinkelte Objekte:

  1. Wechsle in den Bearbeitungsmodus und wähle Draw
  2. Klicke und ziehe, um eine anfängliche Box zu zeichnen
  3. Nutze den Rotationsgriff, um den Winkel anzupassen
  4. Ziehe an den Eckgriffen, um die Größe zu ändern
  5. Wähle eine Klasse aus dem Dropdown-Menü

Ultralytics Platform Annotate Obb Rotated Box

Link to this sectionKlassifizierung (Classify)#

Weise Klassen-Labels auf Bildebene zu:

  1. Gehe in den Bearbeitungsmodus
  2. Ein Seitenpanel erscheint mit Klassenauswahl-Buttons
  3. Klicke auf die Klassen-Buttons oder drücke die Zifferntasten 1-9

Ultralytics Platform Annotate Classify Side Panel

Link to this sectionSmarte Annotation#

Smarte Annotation fügt dem Editor eine modellgestützte Annotation hinzu. Im Smart-Modus kannst du das Segment Anything Model (SAM) für klickbasierte Annotationen nutzen oder vortrainierte Ultralytics YOLO-Modelle sowie eigene feinabgestimmte YOLO-Modelle verwenden, um Vorhersagen als Annotationen hinzuzufügen. Die smarte Annotation ist für detect-, segment-, semantic- und OBB-Aufgaben verfügbar.

Link to this sectionSAM Smarte Annotation#

Mit einem ausgewählten SAM-Modell:

  1. Gehe in den Bearbeitungsmodus und wähle Smart oder drücke S
  2. Klicke auf das Objekt, das du annotieren möchtest – SAM erzeugt in Echtzeit eine anfängliche Maske
  3. Verfeinere die Maske mit zusätzlichen Klicks: Klicke außerhalb der aktuellen Maske, um den Bereich zu erweitern, oder klicke innerhalb der aktuellen Maske, um Bereiche abzuziehen
  4. Drücke Enter oder Escape, um die Annotation zu speichern, oder aktiviere auto-apply für Ein-Klick-Workflows

Ultralytics Platform Annotate Sam Positive Negative Points Mask

graph LR
    A[Press S] --> B[Left-click Object]
    B --> C[SAM Generates Mask]
    C --> D{Auto-apply?}
    D -->|Yes| E[Mask Applied Automatically]
    D -->|No| F{Accurate?}
    F -->|Yes| G[Enter to Save]
    F -->|No| H[Add +/- Points]
    H --> C

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style E fill:#4CAF50,color:#fff
    style G fill:#4CAF50,color:#fff
SAM-Tipps
  • Beginne mit einem Klick auf die Objektmitte
  • Klicke erneut außerhalb der Maske, um den Bereich zu erweitern
  • Klicke innerhalb der Maske, um unerwünschte Bereiche abzuziehen
  • Aktiviere auto-apply (A) für Ein-Klick-Annotationen
  • Halte Shift gedrückt, während auto-apply aktiv ist, um mehrere Punkte zu setzen, bevor die Maske angewendet wird
  • Funktioniert am besten bei deutlichen Objekten mit klaren Kanten
  • Verwende einige Verfeinerungsklicks bei länglichen oder überlappenden Objekten

SAM smarte Annotation kann generieren:

  • Polygone für Segmentierungsaufgaben
  • Bounding Boxes für Erkennungsaufgaben
  • Orientierte Boxen für OBB-Aufgaben
SAM-Aufgabenunterstützung

SAM smarte Annotation ist nur für detect-, segment-, semantic- und OBB-Aufgaben verfügbar. Klassifizierungs- und Posenaufgaben erfordern manuelle Annotation.

Link to this sectionAuto-Apply-Modus#

Der Auto-Apply-Modus beschleunigt die smarte Annotation, indem die SAM-Maske nach jedem Klick automatisch gespeichert wird – kein Drücken von Enter erforderlich. Schalte ihn über den Auto-Apply-Button in der Werkzeugleiste um oder drücke A.

ModusVerhalten
Auto-apply EINMaske wird nach jedem Klick automatisch angewendet
Auto-apply EIN + ShiftPlatziere zuerst mehrere Punkte, die Maske wird beim Loslassen angewendet
Auto-apply AUS (Standard)Platziere Punkte frei, drücke Enter zum Anwenden

Ultralytics Platform Annotate Sam Auto Apply Toggle

Wann Auto-Apply verwenden

Auto-Apply ist ideal für Datensätze mit gut getrennten Objekten, bei denen ein einzelner Klick eine präzise Maske erzeugt. Bei komplexen oder überlappenden Objekten schalte Auto-Apply aus und verwende mehrere positive/negative Punkte, um die Maske vor dem Speichern zu verfeinern.

Link to this sectionSAM-Modellauswahl#

Wenn der Smart-Modus aktiv ist, erscheint ein Modellauswähler in der Werkzeugleiste. Fünf SAM-Modelle sind verfügbar – wähle basierend auf dem Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit, der zu deinem Datensatz passt:

ModellGrößeGeschwindigkeitHinweise
SAM 2.1 Tiny75 MBAm schnellsten
SAM 2.1 Small88 MBSchnell
SAM 2.1 Base154 MBModerat
SAM 2.1 Large428 MBLangsamerGenauestes von SAM 2.1
SAM 33.45 GBAm langsamstenStandard, neueste Generation

Ultralytics Platform Annotate Sam Model Selector

Das Wechseln der Modelle bei aktivem Smart-Modus initialisiert den Prädiktor für das aktuelle Bild automatisch neu.

Link to this sectionYOLO Smarte Annotation#

Mit einem ausgewählten YOLO-Modell kann die smarte Annotation Vorhersagen von vortrainierten Ultralytics-Modellen oder deinen eigenen feinabgestimmten Modellen hinzufügen.

  1. Gehe in den Bearbeitungsmodus und wähle Smart oder drücke S
  2. Wähle ein YOLO-Modell aus dem Modellauswähler in der Werkzeugleiste (Official oder My Models)
  3. Klicke auf Predict
  4. Überprüfe die hinzugefügten Annotationen und nimm notwendige Korrekturen vor

Ultralytics Platform Annotate Smart Annotation Yolo Model

YOLO Modell-Hinweise
  • Die Modellauswahl listet nur Modelle auf, die zur aktuellen Dataset-Aufgabe passen.
  • Doppelte Vorhersagen werden übersprungen, wenn sie eine bestehende Annotation derselben Klasse bei einem IoU von 0.7 oder höher überlappen.

Link to this sectionKlassen-Seitenleiste#

Der Annotations-Editor enthält eine einklappbare Klassen-Seitenleiste auf der rechten Seite der Arbeitsfläche. Die Seitenleiste bietet:

  • Klassen suchen: Filtere die Klassenliste durch Eingabe in das Suchfeld. Drücke Enter bei einer exakten Übereinstimmung, um sie auszuwählen, oder erstelle eine neue Klasse, falls keine Übereinstimmung existiert.
  • Neue Klasse inline erstellen: Klicke unten in der Liste auf Add class, gib einen Namen ein und wähle optional eine benutzerdefinierte Farbe. Drücke Enter zum Erstellen.
  • Klassennamen inline bearbeiten: Bewege den Mauszeiger über einen Klassennamen und klicke auf das Stift-Symbol, um ihn umzubenennen.
  • Farbauswahl: Klicke auf das Farbfeld neben einer Klasse, um deren Farbe zu ändern.
  • Annotationsanzahl pro Klasse: Jede Klassenzeile zeigt eine hochgestellte Anzahl an Annotationen an.
  • Auf-/zuklappen: Klicke auf das Chevron-Symbol, um eine Klasse zu erweitern und die darunter aufgelisteten einzelnen Annotationen zu sehen.
  • Bidirektionales Hover-Highlighting: Das Bewegen des Mauszeigers über eine Annotation auf der Arbeitsfläche hebt sie in der Seitenleiste hervor und umgekehrt. Die Seitenleiste scrollt automatisch zur relevanten Klasse.
  • Einzelne Annotationen aus-/einblenden: Klicke auf das Auge-Symbol in einer Annotationszeile, um deren Sichtbarkeit auf der Arbeitsfläche umzuschalten.
  • Annotationen löschen: Klicke auf das Papierkorb-Symbol in einer Annotationszeile, um sie zu löschen.
  • Tastaturkürzel: Drücke 1-9, um schnell die ersten 9 Klassen auszuwählen.

Link to this sectionKontextmenü#

Klicke mit der rechten Maustaste auf ausgewählte Annotationen, um ein Kontextmenü zu öffnen mit:

AktionShortcut
Annotation(en) löschenDelete / Backspace
In den VordergrundCmd/Ctrl+Shift+]
In den HintergrundCmd/Ctrl+Shift+[
Weiter nach vorneCmd/Ctrl+]
Weiter nach hintenCmd/Ctrl+[

Link to this sectionSichtbarkeits-Steuerelemente#

Das Sichtbarkeits-Dropdown (Auge-Symbol) ermöglicht das Umschalten der Anzeige einzelner Elemente:

UmschaltenBeschreibung
AnnotationenAlle Annotations-Overlays ein- oder ausblenden
Klassen-LabelsKlassennamen-Labels auf Annotationen ein- oder ausblenden
Pixel anzeigenPixelige Darstellung für Zoom-Inspektion (Vollbild) umschalten
FadenkreuzFadenkreuz-Cursor mit Pixelkoordinaten anzeigen (Bearbeitungsmodus)
Navigations-ThumbnailsNavigations-Thumbnail-Leiste anzeigen (Vollbild)
Untere InformationsleisteDie Bild-Informationsleiste unten ein- oder ausblenden (Vollbild)
Alle anzeigenAnnotationen, Labels, Fadenkreuz, Thumbnails und die untere Informationsleiste gleichzeitig umschalten (beeinflusst nicht die Pixel-Ansicht)

Link to this sectionFadenkreuz-Cursor#

Im Bearbeitungsmodus verfolgt ein Fadenkreuz-Overlay die Cursorposition und zeigt Pixelkoordinaten auf der Arbeitsfläche an. Dies hilft, Annotationen präzise zu platzieren. Schalte es über das Sichtbarkeits-Dropdown um.

Link to this sectionSAM Hover-Vorschau#

Im Smart-Modus bietet SAM eine Echtzeit-Hover-Vorschau, bevor du Punkte klickst. Diese Vorschau ist für detect-, segment-, semantic- und OBB-Aufgaben verfügbar. Sobald du Verfeinerungsklicks hinzufügst, aktualisiert sich die Vorschau, um die aktuelle Maske und den Annotationstyp für die aktive Aufgabe widerzuspiegeln.

Link to this sectionPolygon-Vertex-Bearbeitung#

Bei Segment-Annotationen kannst du Polygon-Vertices nach dem Zeichnen bearbeiten:

  • Vertices bewegen: Ziehe an einem beliebigen Vertex-Anker, um ihn neu zu positionieren
  • Vertices löschen: Wähle einen Vertex aus und drücke Delete, um ihn zu entfernen

Link to this sectionKlassenverwaltung#

Link to this sectionKlassen erstellen#

Definiere Annotationsklassen für dein Dataset im Tab Classes:

  1. Navigiere zum Tab Classes
  2. Verwende das Eingabefeld unten, um einen Klassennamen einzugeben
  3. Klicke auf Add oder drücke Enter
  4. Eine Farbe wird automatisch aus der Ultralytics-Palette zugewiesen

Ultralytics Platform Annotate Classes Tab Add New Class

Link to this sectionNeue Klasse während der Annotation hinzufügen#

Du kannst neue Klassen direkt während der Annotation erstellen, ohne den Editor zu verlassen:

  1. Zeichne eine Annotation auf dem 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 Enter zum Erstellen und Zuweisen

Dies ermöglicht einen nahtlosen Arbeitsablauf, bei dem du Klassen definieren kannst, während du auf neue Objekttypen in deinen Daten stößt.

Vereinheitlichte Klassentabelle

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

Link to this sectionKlassen bearbeiten#

  • Umbenennen: Klicke auf einen Klassennamen in der Tabelle, um ihn inline 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, Annotationsanzahl oder Bildanzahl zu sortieren

Link to this sectionKlassenfarben#

Jeder Klasse wird eine Farbe aus der Ultralytics-Palette zugewiesen. Du kannst Farben über die Farbauswahl im Tab Classes anpassen. Die Farben sind auf der gesamten Plattform konsistent für eine einfache Wiedererkennung.

Link to this sectionTastaturkürzel#

Effiziente Annotation mit Tastaturkürzeln:

ShortcutAktion
Cmd/Ctrl+SAnnotationen speichern
Cmd/Ctrl+ZRückgängig
Cmd/Ctrl+YWiederholen
EscapeSpeichern / Auswahl aufheben / Beenden
Delete / BackspaceAusgewählte Annotation löschen
1-9Klasse 1-9 auswählen
Cmd/Ctrl+ScrollHinein-/Herauszoomen
Cmd/Ctrl++ oder Cmd/Ctrl+=Hineinzoomen
Cmd/Ctrl+-Herauszoomen
Cmd/Ctrl+0An Ansicht anpassen
Space+DragArbeitsfläche verschieben, wenn gezoomt
Shift+ClickAnnotationen mehrfach auswählen
Cmd/Ctrl+AAlle Annotationen auswählen
Cmd/Ctrl+CAusgewählte Annotationen kopieren
Cmd/Ctrl+XAusgewählte Annotationen ausschneiden
Cmd/Ctrl+VAnnotationen einfügen

Ultralytics Platform Annotate Keyboard Shortcuts Dialog

Alle Tastenkürzel anzeigen

Klicke auf das Tastatur-Symbol in der Annotations-Toolbar, um die Referenz der Tastenkürzel zu öffnen.

Link to this sectionRückgängig/Wiederherstellen#

Der Annotations-Editor führt eine vollständige Historie für Rückgängig/Wiederherstellen:

  • Rückgängig: Cmd/Ctrl+Z
  • Wiederherstellen: Cmd/Ctrl+Y

Die Historie verfolgt:

  • Das Hinzufügen von Annotationen (einzeln und im Batch)
  • Das Bearbeiten von Annotationen (verschieben, skalieren, rotieren)
  • Das Löschen von Annotationen (einzeln und im Batch)
  • Das Ändern von Klassen (einzeln und im Batch)
  • Das Neuanordnen von Annotationen (z-order)
  • Das Bearbeiten von Polygon-Eckpunkten (hinzufügen, entfernen, verschieben)
  • Das Verschieben von Keypoints
Unbegrenztes Rückgängigmachen

Der Stack für Rückgängig-Aktionen hat kein festes Limit — du kannst alle Änderungen, die während der aktuellen Bearbeitungssitzung vorgenommen wurden, bis zum ursprünglichen Zustand des Bildes, als du auf Edit geklickt hast, rückgängig machen.

Link to this sectionAnnotationen speichern#

Annotationen werden gespeichert, wenn du auf Save klickst oder Cmd/Ctrl+S drückst:

  • Speichern: Klicke auf den Speichern-Button oder drücke Cmd/Ctrl+S
  • Abbrechen: Klicke auf Abbrechen, um die Änderungen zu verwerfen
  • Escape: Speichert, falls ungespeicherte Änderungen vorhanden sind, andernfalls wird der Bearbeitungsmodus beendet
Deine Arbeit speichern

Änderungen werden kurz nach jeder Bearbeitung automatisch gespeichert, und der Editor speichert auch automatisch, wenn du zu einem anderen Bild navigierst oder den Editor schließt. Du kannst jederzeit manuell mit Save oder Cmd/Ctrl+S speichern.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionWie genau ist die SAM-Annotation?#

SAM liefert hochwertige Masken für die meisten Objekte. Die Genauigkeit hängt ab von:

  • Unterscheidbarkeit des Objekts vom Hintergrund
  • Bildqualität und Auflösung
  • Anzahl der bereitgestellten positiven/negativen Punkte

Für die besten Ergebnisse starte mit einem Klick auf die Objektmitte und verwende dann Klicks außerhalb der Maske, um die Abdeckung zu erweitern, und Klicks innerhalb der Maske, um nahegelegene Objekte oder Hintergrund zu entfernen.

Link to this sectionKann ich bestehende Annotationen importieren?#

Ja, lade deinen Datensatz mit YOLO-format label files hoch. Die Plattform parst diese automatisch und zeigt sie im Editor an.

Link to this sectionWie annotiere ich mehrere Objekte derselben Klasse?#

Nachdem du eine Annotation gezeichnet hast:

  1. Lasse dieselbe Klasse ausgewählt
  2. Zeichne die nächste Annotation
  3. Wiederhole dies, bis alle Objekte beschriftet sind

Die Tastenkürzel 1-9 wählen Klassen schnell aus.

Link to this sectionKann ich auf teilweise annotierten Datensätzen trainieren?#

Ja, aber für die besten Ergebnisse:

  • Beschrifte alle Objekte deiner Zielklassen in jedem Bild
  • Verwende den Annotations Filter, eingestellt auf Unannotated, um Bilder zu identifizieren, die noch annotiert werden müssen
  • Unbeschriftete Bilder werden vom Training ausgeschlossen; nur beschriftete Bilder tragen zum Loss bei

Link to this sectionWelches SAM Modell sollte ich verwenden?#

SAM 3 ist das Standardmodell und die neueste Generation — starte dort für die höchste Maskenqualität. Wechsle zu SAM 2.1 Small für einen schnelleren interaktiven Workflow bei gängigen Objekten, oder zu SAM 2.1 Large, wenn du eine höhere Maskenpräzision bei komplexen Formen benötigst. Verwende SAM 2.1 Tiny für maximale Geschwindigkeit bei einfachen, kontrastreichen Objekten.

Link to this sectionWelche Aufgaben unterstützen die SAM Smart-Annotation?#

Die SAM Smart-Annotation ist verfügbar für detect, segment, semantic und OBB Aufgaben. Klassifizierungs- und Pose-Aufgaben nutzen nur die manuelle Annotation.

Link to this sectionKann ich benutzerdefinierte Skelett-Vorlagen für die Pose-Annotation erstellen?#

Ja. Klicke auf den + Button neben der Skelett-Vorlagen-Auswahl, um den Vorlagen-Editor zu öffnen. Platziere Keypoints, benenne sie, zeichne Verbindungen und speichere sie. Benutzerdefinierte Vorlagen werden in deinem Konto gespeichert und sind für alle Pose-Datensätze verfügbar.

Link to this sectionWie wechsle ich zwischen Skelett-Vorlagen?#

Klicke auf das Dropdown zur Vorlagenauswahl in der Annotations-Toolbar. Wähle eine beliebige integrierte Vorlage (Person, Hand, Face, Dog, Box) oder deine gespeicherten benutzerdefinierten Vorlagen aus. Die ausgewählte Vorlage bestimmt, welche Keypoints platziert werden, wenn du auf das Bild klickst.

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