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Einfache Dienstprogramme

Code mit Perspektive

Die ultralytics Paket wird mit einer Vielzahl von Dienstprogrammen ausgeliefert, die Ihre Arbeitsabläufe unterstützen, verbessern und beschleunigen können. Es gibt noch viele mehr, aber hier sind einige, die für die meisten Entwickler nützlich sein werden. Sie sind auch ein großartiger Bezugspunkt, wenn Sie programmieren lernen.



Beobachten: Ultralytics Dienstprogramme | Automatische Beschriftung, Explorer API und Datensatzkonvertierung

Daten

Automatische Beschriftung/Anmerkungen

Die Annotation von Datensätzen ist ein sehr ressourcenintensiver und zeitaufwändiger Prozess. Wenn Sie ein YOLO Objekterkennungsmodell haben, das auf einer angemessenen Datenmenge trainiert wurde, können Sie es verwenden und SAM für die automatische Beschriftung zusätzlicher Daten (Segmentierungsformat) verwenden.

from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(  # (1)!
    data="path/to/new/data",
    det_model="yolo11n.pt",
    sam_model="mobile_sam.pt",
    device="cuda",
    output_dir="path/to/save_labels",
)

  1. Von dieser Funktion wird nichts zurĂĽckgegeben

  2. Siehe den Referenzteil fĂĽr annotator.auto_annotate um mehr ĂĽber die Funktionsweise der Funktion zu erfahren.

  3. Verwendung in Kombination mit dem Funktion segments2boxes um auch Boundingboxen fĂĽr die Objekterkennung zu erzeugen

Konvertieren von Segmentierungsmasken in das Format YOLO

Segmentierungsmasken auf YOLO Format

Dient der Konvertierung eines Datensatzes von Segmentierungsmaskenbildern in die YOLO Segmentierungsformat. Diese Funktion nimmt das Verzeichnis, das die Maskenbilder im Binärformat enthält, und konvertiert sie in das Segmentierungsformat YOLO .

Die konvertierten Masken werden in dem angegebenen Ausgabeverzeichnis gespeichert.

from ultralytics.data.converter import convert_segment_masks_to_yolo_seg

# The classes here is the total classes in the dataset, for COCO dataset we have 80 classes
convert_segment_masks_to_yolo_seg(masks_dir="path/to/masks_dir", output_dir="path/to/output_dir", classes=80)

COCO in das Format YOLO umwandeln

Dient der Konvertierung von COCO-JSON-Annotationen in das richtige YOLO -Format. Für Datensätze zur Objekterkennung (Bounding Box), use_segments und use_keypoints sollten beide False

from ultralytics.data.converter import convert_coco

convert_coco(  # (1)!
    "../datasets/coco/annotations/",
    use_segments=False,
    use_keypoints=False,
    cls91to80=True,
)
  1. Von dieser Funktion wird nichts zurĂĽckgegeben

FĂĽr weitere Informationen ĂĽber die convert_coco Funktion, Besuchen Sie die Referenzseite

Bounding Box Abmessungen abrufen

from ultralytics.utils.plotting import Annotator
from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO('yolo11n.pt')  # Load pretrain or fine-tune model

# Process the image
source = cv2.imread('path/to/image.jpg')
results = model(source)

# Extract results
annotator = Annotator(source, example=model.names)

for box in results[0].boxes.xyxy.cpu():
    width, height, area = annotator.get_bbox_dimension(box)
    print("Bounding Box Width {}, Height {}, Area {}".format(
        width.item(), height.item(), area.item()))

Bounding Boxes in Segmente umwandeln

Mit bestehenden x y w h Bounding-Box-Daten, konvertieren in Segmente mit der yolo_bbox2segment Funktion. Die Dateien fĂĽr Bilder und Anmerkungen mĂĽssen wie folgt organisiert werden:

data
|__ images
    ├─ 001.jpg
    ├─ 002.jpg
    ├─ ..
    └─ NNN.jpg
|__ labels
    ├─ 001.txt
    ├─ 002.txt
    ├─ ..
    └─ NNN.txt

from ultralytics.data.converter import yolo_bbox2segment

yolo_bbox2segment(  # (1)!
    im_dir="path/to/images",
    save_dir=None,  # saved to "labels-segment" in images directory
    sam_model="sam_b.pt",
)
  1. Von dieser Funktion wird nichts zurĂĽckgegeben

Besuchen Sie die yolo_bbox2segment Referenzseite fĂĽr weitere Informationen zu dieser Funktion.

Segmente in Bounding Boxes umwandeln

Wenn Sie einen Datensatz haben, der die Format des Segmentierungsdatensatzes können Sie diese leicht in aufrechte (oder horizontale) Begrenzungsrahmen umwandeln (x y w h Format) mit dieser Funktion.

import numpy as np

from ultralytics.utils.ops import segments2boxes

segments = np.array(
    [
        [805, 392, 797, 400, ..., 808, 714, 808, 392],
        [115, 398, 113, 400, ..., 150, 400, 149, 298],
        [267, 412, 265, 413, ..., 300, 413, 299, 412],
    ]
)

segments2boxes([s.reshape(-1, 2) for s in segments])
# >>> array([[ 741.66, 631.12, 133.31, 479.25],
#           [ 146.81, 649.69, 185.62, 502.88],
#           [ 281.81, 636.19, 118.12, 448.88]],
#           dtype=float32) # xywh bounding boxes

Um zu verstehen, wie diese Funktion funktioniert, besuchen Sie die Referenzseite

Versorgungsunternehmen

Bildkomprimierung

Komprimiert eine einzelne Bilddatei auf eine geringere Größe, wobei das Seitenverhältnis und die Qualität erhalten bleiben. Wenn das Eingabebild kleiner als die maximale Größe ist, wird es nicht verkleinert.

from pathlib import Path

from ultralytics.data.utils import compress_one_image

for f in Path("path/to/dataset").rglob("*.jpg"):
    compress_one_image(f)  # (1)!
  1. Von dieser Funktion wird nichts zurĂĽckgegeben

Automatisch geteilter Datensatz

Automatisches Aufteilen eines Datensatzes in train/val/test Splits und speichern die resultierenden Splits in autosplit_*.txt Dateien. Diese Funktion verwendet Zufallsstichproben, die bei der Verwendung von fraction Argument fĂĽr die Ausbildung.

from ultralytics.data.utils import autosplit

autosplit(  # (1)!
    path="path/to/images",
    weights=(0.9, 0.1, 0.0),  # (train, validation, test) fractional splits
    annotated_only=False,  # split only images with annotation file when True
)
  1. Von dieser Funktion wird nichts zurĂĽckgegeben

Weitere Einzelheiten zu dieser Funktion finden Sie auf der Seite Referenz.

Segment-Polygon zu Binärmaske

Konvertiert ein einzelnes Polygon (als Liste) in eine binäre Maske mit der angegebenen Bildgröße. Polygon in Form von [N, 2] mit N als die Anzahl der (x, y) Punkte, die die Polygonkontur definieren.

Warnung

N muss immer ausgeglichen sein.

import numpy as np

from ultralytics.data.utils import polygon2mask

imgsz = (1080, 810)
polygon = np.array([805, 392, 797, 400, ..., 808, 714, 808, 392])  # (238, 2)

mask = polygon2mask(
    imgsz,  # tuple
    [polygon],  # input as list
    color=255,  # 8-bit binary
    downsample_ratio=1,
)

Bounding Boxes

Bounding Box (horizontal) Instanzen

Um Bounding-Box-Daten zu verwalten, muss die Bboxes Klasse hilft bei der Konvertierung zwischen Box-Koordinatenformaten, der Skalierung von Box-Abmessungen, der Berechnung von Flächen, der Einbeziehung von Offsets und vielem mehr!

import numpy as np

from ultralytics.utils.instance import Bboxes

boxes = Bboxes(
    bboxes=np.array(
        [
            [22.878, 231.27, 804.98, 756.83],
            [48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
            [669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
            [221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
            [0, 550.53, 63.01, 873.44],
            [0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
        ]
    ),
    format="xyxy",
)

boxes.areas()
# >>> array([ 4.1104e+05,       99216,       68000,       55772,       20347,      2288.5])

boxes.convert("xywh")
print(boxes.bboxes)
# >>> array(
#     [[ 413.93, 494.05,  782.1, 525.56],
#      [ 146.95, 650.63,  196.8, 504.15],
#      [  739.6, 634.62, 140.25, 484.85],
#      [ 283.25, 631.67, 123.46, 451.74],
#      [ 31.505, 711.99,  63.01, 322.91],
#      [  16.31, 289.67, 32.503,  70.41]]
# )

Siehe die Bboxes Referenzteil fĂĽr weitere verfĂĽgbare Attribute und Methoden.

Tipp

Auf viele der folgenden Funktionen (und mehr) kann mit dem Befehl Bboxes Klasse Wenn Sie es jedoch vorziehen, direkt mit den Funktionen zu arbeiten, lesen Sie in den nächsten Unterabschnitten, wie Sie diese unabhängig voneinander importieren können.

Skalierungsboxen

Wenn ein Bild nach oben oder unten skaliert wird, können die entsprechenden Bounding-Box-Koordinaten entsprechend skaliert werden, um sie mit ultralytics.utils.ops.scale_boxes.

import cv2 as cv
import numpy as np

from ultralytics.utils.ops import scale_boxes

image = cv.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")
h, w, c = image.shape
resized = cv.resize(image, None, (), fx=1.2, fy=1.2)
new_h, new_w, _ = resized.shape

xyxy_boxes = np.array(
    [
        [22.878, 231.27, 804.98, 756.83],
        [48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
        [669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
        [221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
        [0, 550.53, 63.01, 873.44],
        [0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
    ]
)

new_boxes = scale_boxes(
    img1_shape=(h, w),  # original image dimensions
    boxes=xyxy_boxes,  # boxes from original image
    img0_shape=(new_h, new_w),  # resized image dimensions (scale to)
    ratio_pad=None,
    padding=False,
    xywh=False,
)

print(new_boxes)  # (1)!
# >>> array(
#     [[  27.454,  277.52,  965.98,   908.2],
#     [   58.262,  478.27,  294.42,  1083.3],
#     [   803.36,  470.63,  971.66,  1052.4],
#     [   265.82,  486.96,  413.98,    1029],
#     [        0,  660.64,  75.612,  1048.1],
#     [   0.0701,  305.35,  39.073,  389.84]]
# )
  1. Bounding Boxes skaliert für die neue Bildgröße

Bounding Box Format Konvertierungen

XYXY → XYWH

Konvertiert Bounding-Box-Koordinaten vom Format (x1, y1, x2, y2) in das Format (x, y, Breite, Höhe), wobei (x1, y1) die obere linke Ecke und (x2, y2) die untere rechte Ecke ist.

import numpy as np

from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywh

xyxy_boxes = np.array(
    [
        [22.878, 231.27, 804.98, 756.83],
        [48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
        [669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
        [221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
        [0, 550.53, 63.01, 873.44],
        [0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
    ]
)
xywh = xyxy2xywh(xyxy_boxes)

print(xywh)
# >>> array(
#     [[ 413.93,  494.05,   782.1, 525.56],
#     [  146.95,  650.63,   196.8, 504.15],
#     [   739.6,  634.62,  140.25, 484.85],
#     [  283.25,  631.67,  123.46, 451.74],
#     [  31.505,  711.99,   63.01, 322.91],
#     [   16.31,  289.67,  32.503,  70.41]]
# )

Alle Bounding Box-Konvertierungen

from ultralytics.utils.ops import (
    ltwh2xywh,
    ltwh2xyxy,
    xywh2ltwh,  # xywh → top-left corner, w, h
    xywh2xyxy,
    xywhn2xyxy,  # normalized → pixel
    xyxy2ltwh,  # xyxy → top-left corner, w, h
    xyxy2xywhn,  # pixel → normalized
)

for func in (ltwh2xywh, ltwh2xyxy, xywh2ltwh, xywh2xyxy, xywhn2xyxy, xyxy2ltwh, xyxy2xywhn):
    print(help(func))  # print function docstrings

Siehe docstring fĂĽr jede Funktion oder besuchen Sie die ultralytics.utils.ops Referenzseite um mehr ĂĽber jede Funktion zu erfahren.

Plotten

Zeichnen von Kommentaren

Ultralytics enthält eine Annotator-Klasse, mit der jede Art von Daten mit Anmerkungen versehen werden kann. Am einfachsten ist die Verwendung mit Boundingboxen zur Objekterkennung, Pose Key Points und orientierten Boundingboxen.

Ultralytics Sweep-Anmerkung

Python Beispiele mit YOLO11 🚀

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

# User defined video path and model file
cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.mp4")
model = YOLO(model="yolo11s-seg.pt")  # Model file i.e. yolo11s.pt or yolo11m-seg.pt

if not cap.isOpened():
    print("Error: Could not open video.")
    exit()

# Initialize the video writer object.
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("ultralytics.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

masks = None  # Initialize variable to store masks data
f = 0  # Initialize frame count variable for enabling mouse event.
line_x = w  # Store width of line.
dragging = False  # Initialize bool variable for line dragging.
classes = model.names  # Store model classes names for plotting.
window_name = "Ultralytics Sweep Annotator"


def drag_line(event, x, y, flags, param):  # Mouse callback for dragging line.
    global line_x, dragging
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN or (flags & cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON):
        line_x = max(0, min(x, w))
        dragging = True


while cap.isOpened():  # Loop over the video capture object.
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break
    f = f + 1  # Increment frame count.
    count = 0  # Re-initialize count variable on every frame for precise counts.
    annotator = Annotator(im0)
    results = model.track(im0, persist=True)  # Track objects using track method.
    if f == 1:
        cv2.namedWindow(window_name)
        cv2.setMouseCallback(window_name, drag_line)

    if results[0].boxes.id is not None:
        if results[0].masks is not None:
            masks = results[0].masks.xy
        track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()

        for mask, box, cls, t_id in zip(masks or [None] * len(boxes), boxes, clss, track_ids):
            color = colors(t_id, True)  # Assign different color to each tracked object.
            if mask is not None and mask.size > 0:
                # If you want to overlay the masks
                # mask[:, 0] = np.clip(mask[:, 0], line_x, w)
                # mask_img = cv2.fillPoly(im0.copy(), [mask.astype(int)], color)
                # cv2.addWeighted(mask_img, 0.5, im0, 0.5, 0, im0)

                if box[0] > line_x:
                    count += 1
                    annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=color, label=str(classes[cls]))
            else:
                if box[0] > line_x:
                    count += 1
                    annotator.box_label(box=box, color=color, label=str(classes[cls]))

    annotator.sweep_annotator(line_x=line_x, line_y=h, label=f"COUNT:{count}")  # Display the sweep
    cv2.imshow(window_name, im0)
    video_writer.write(im0)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()  # Release the video capture.
video_writer.release()  # Release the video writer.
cv2.destroyAllWindows()  # Destroy all opened windows.

Horizontale Bounding Boxes

import cv2 as cv
import numpy as np

from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

names = {  # (1)!
    0: "person",
    5: "bus",
    11: "stop sign",
}

image = cv.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")
ann = Annotator(
    image,
    line_width=None,  # default auto-size
    font_size=None,  # default auto-size
    font="Arial.ttf",  # must be ImageFont compatible
    pil=False,  # use PIL, otherwise uses OpenCV
)

xyxy_boxes = np.array(
    [
        [5, 22.878, 231.27, 804.98, 756.83],  # class-idx x1 y1 x2 y2
        [0, 48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
        [0, 669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
        [0, 221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
        [0, 0, 550.53, 63.01, 873.44],
        [11, 0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
    ]
)

for nb, box in enumerate(xyxy_boxes):
    c_idx, *box = box
    label = f"{str(nb).zfill(2)}:{names.get(int(c_idx))}"
    ann.box_label(box, label, color=colors(c_idx, bgr=True))

image_with_bboxes = ann.result()
  1. Namen können verwendet werden von model.names wenn Arbeit mit Detektionsergebnissen

Orientierte Bounding Boxes (OBB)

import cv2 as cv
import numpy as np

from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

obb_names = {10: "small vehicle"}
obb_image = cv.imread("datasets/dota8/images/train/P1142__1024__0___824.jpg")
obb_boxes = np.array(
    [
        [0, 635, 560, 919, 719, 1087, 420, 803, 261],  # class-idx x1 y1 x2 y2 x3 y2 x4 y4
        [0, 331, 19, 493, 260, 776, 70, 613, -171],
        [9, 869, 161, 886, 147, 851, 101, 833, 115],
    ]
)
ann = Annotator(
    obb_image,
    line_width=None,  # default auto-size
    font_size=None,  # default auto-size
    font="Arial.ttf",  # must be ImageFont compatible
    pil=False,  # use PIL, otherwise uses OpenCV
)
for obb in obb_boxes:
    c_idx, *obb = obb
    obb = np.array(obb).reshape(-1, 4, 2).squeeze()
    label = f"{obb_names.get(int(c_idx))}"
    ann.box_label(
        obb,
        label,
        color=colors(c_idx, True),
        rotated=True,
    )

image_with_obb = ann.result()

Bounding Boxes Kreis Annotation Kreis Beschriftung



Beobachten: Ausführlicher Leitfaden für Text- und Kreisanmerkungen mit Python Live-Demos | Ultralytics Annotations 🚀 

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator

model = YOLO("yolo11s.pt")
names = model.names
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")

w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
writer = cv2.VideoWriter("Ultralytics circle annotation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    annotator = Annotator(im0)
    results = model.predict(im0)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
    clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()

    for box, cls in zip(boxes, clss):
        annotator.circle_label(box, label=names[int(cls)])

    writer.write(im0)
    cv2.imshow("Ultralytics circle annotation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

writer.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Bounding Boxes Text Anmerkung Text Beschriftung

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator

model = YOLO("yolo11s.pt")
names = model.names
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")

w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
writer = cv2.VideoWriter("Ultralytics text annotation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    annotator = Annotator(im0)
    results = model.predict(im0)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
    clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()

    for box, cls in zip(boxes, clss):
        annotator.text_label(box, label=names[int(cls)])

    writer.write(im0)
    cv2.imshow("Ultralytics text annotation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

writer.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Siehe die Annotator Referenzseite für zusätzliche Einblicke.

Sonstiges

Code-Profiling

PrĂĽfen Sie die Dauer fĂĽr die AusfĂĽhrung/Bearbeitung des Codes entweder mit with oder als Dekorateur.

from ultralytics.utils.ops import Profile

with Profile(device="cuda:0") as dt:
    pass  # operation to measure

print(dt)
# >>> "Elapsed time is 9.5367431640625e-07 s"

Ultralytics UnterstĂĽtzte Formate

Möchten oder müssen Sie die von Ultralytics unterstützten Bild- oder Videoformate programmatisch verwenden? Verwenden Sie diese Konstanten, wenn Sie es brauchen.

from ultralytics.data.utils import IMG_FORMATS, VID_FORMATS

print(IMG_FORMATS)
# {'tiff', 'pfm', 'bmp', 'mpo', 'dng', 'jpeg', 'png', 'webp', 'tif', 'jpg'}

print(VID_FORMATS)
# {'avi', 'mpg', 'wmv', 'mpeg', 'm4v', 'mov', 'mp4', 'asf', 'mkv', 'ts', 'gif', 'webm'}

Teilbar machen

Berechnet die nächstliegende ganze Zahl zu x gleichmäßig teilbar zu machen, wenn man es durch y.

from ultralytics.utils.ops import make_divisible

make_divisible(7, 3)
# >>> 9
make_divisible(7, 2)
# >>> 8

FAQ

Welche Dienstprogramme sind im Paket Ultralytics enthalten, um Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens zu verbessern?

Das Paket Ultralytics enthält eine Reihe von Dienstprogrammen zur Rationalisierung und Optimierung von Arbeitsabläufen beim maschinellen Lernen. Zu den wichtigsten Dienstprogrammen gehören die automatische Beschriftung von Datensätzen, die Konvertierung von COCO in das Format YOLO mit convert_coco, die Komprimierung von Bildern und die automatische Aufteilung von Datensätzen. Diese Tools zielen darauf ab, den manuellen Aufwand zu reduzieren, Konsistenz zu gewährleisten und die Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern.

Wie kann ich Ultralytics verwenden, um meinen Datensatz automatisch zu beschriften?

Wenn Sie über ein vorab trainiertes Ultralytics YOLO Objekterkennungsmodell verfügen, können Sie es mit dem SAM Modell verwenden, um Ihren Datensatz automatisch im Segmentierungsformat zu annotieren. Hier ist ein Beispiel:

from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(
    data="path/to/new/data",
    det_model="yolo11n.pt",
    sam_model="mobile_sam.pt",
    device="cuda",
    output_dir="path/to/save_labels",
)

Weitere Einzelheiten finden Sie im Abschnitt auto_annotate reference.

Wie konvertiere ich COCO-Datensatz-Anmerkungen in das Format YOLO in Ultralytics?

Um COCO-JSON-Annotationen für die Objekterkennung in das Format YOLO zu konvertieren, können Sie die convert_coco Dienstprogramm. Hier ist ein Beispiel-Code-Schnipsel:

from ultralytics.data.converter import convert_coco

convert_coco(
    "../datasets/coco/annotations/",
    use_segments=False,
    use_keypoints=False,
    cls91to80=True,
)

Weitere Informationen finden Sie auf der Referenzseite von convert_coco.

Welchen Zweck erfĂĽllt der YOLO Data Explorer im Paket Ultralytics ?

Die YOLO Entdecker ist ein leistungsfähiges Instrument, das in der 8.1.0 Update, um das Verständnis von Datensätzen zu verbessern. Es ermöglicht Ihnen die Verwendung von Textabfragen, um Objektinstanzen in Ihrem Datensatz zu finden und erleichtert so die Analyse und Verwaltung Ihrer Daten. Dieses Tool bietet wertvolle Einblicke in die Zusammensetzung und Verteilung von Datensätzen und hilft dabei, die Modellschulung und -leistung zu verbessern.

Wie kann ich in Ultralytics Boundingboxen in Segmente umwandeln?

So konvertieren Sie vorhandene Bounding-Box-Daten (in x y w h Format) zu Segmenten, können Sie die yolo_bbox2segment Funktion. Stellen Sie sicher, dass Ihre Dateien mit separaten Verzeichnissen für Bilder und Etiketten organisiert sind.

from ultralytics.data.converter import yolo_bbox2segment

yolo_bbox2segment(
    im_dir="path/to/images",
    save_dir=None,  # saved to "labels-segment" in the images directory
    sam_model="sam_b.pt",
)

Weitere Informationen finden Sie auf der Referenzseiteyolo_bbox2segment.

📅 Created 9 months ago ✏️ Updated 15 days ago
RizwanMunawar UltralyticsAssistent glenn-jocher Ehrgeizig-octopus IvorZhu331 Burhan-Q

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