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Editor de Anotaciones

La Plataforma Ultralytics incluye un potente editor de anotaciones para etiquetar imágenes con cajas delimitadoras, polígonos, puntos clave, cajas orientadas y clasificaciones. El editor es compatible con la anotación manual, la anotación inteligente impulsada por SAM y el autoetiquetado YOLO.

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

Tipos de Tarea Compatibles

El editor de anotaciones es compatible con los 5 tipos de tareas de YOLO:

TareaHerramientaFormato de Anotación
DetectarRectánguloCajas delimitadoras (x, y, ancho, alto)
SegmentarPolígonoMáscaras con precisión de píxel (vértices de polígono)
PosePunto claveEsqueleto COCO de 17 puntos
OBBCaja orientadaCajas delimitadoras rotadas (4 esquinas)
ClasificarSelector de claseEtiquetas a nivel de imagen

Detalles de la tarea

Detección de objetos

Qué hace: Identifica objetos y sus ubicaciones con cuadros delimitadores alineados con los ejes.

Formato de la etiqueta: class_id center_x center_y width height (todos normalizados entre 0 y 1)

Ejemplo: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 — Clase 0 centrada en (50 %, 50 %) con un ancho del 20 % y una altura del 30 %.

Casos de uso: recuento de inventario, supervisión del tráfico, detección de fauna silvestre, sistemas de seguridad.

Segmentación de instancias

Qué hace: Crea máscaras con precisión de píxeles para cada instancia de objeto.

Formato de la etiqueta: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (vértices de polígonos, normalizados 0-1)

Ejemplo: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — Máscara cuadrangular

Casos de uso: Imágenes médicas, vehículos autónomos, edición fotográfica, análisis agrícola.

Estimación de pose

Qué hace: Detecta puntos clave del cuerpo para el seguimiento del esqueleto.

Formato de la etiqueta: class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...

  • Indicadores de visibilidad: 0=sin etiquetar, 1=etiquetado pero ocluido, 2=etiquetado y visible

Ejemplo: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 0.6 0.7 2 0.4 0.8 1 — Persona con 2 puntos clave

Casos de uso: análisis deportivo, fisioterapia, animación, reconocimiento de gestos.

Caja Delimitadora Orientada (OBB)

Qué hace: Detecta objetos girados con cuadros delimitadores sensibles al ángulo.

Formato de la etiqueta: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 (cuatro puntos de esquina, normalizados)

Ejemplo: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — Rectángulo girado

Casos de uso: Imágenes aéreas, análisis de documentos, inspección de fabricación, detección de barcos.

Clasificación de imágenes

Qué hace: Asigna una única etiqueta a toda la imagen.

Formato de la etiqueta: Basado en carpetas: imágenes organizadas por nombre de clase (train/cats/, train/dogs/)

Casos de uso: moderación de contenidos, control de calidad, diagnóstico médico, reconocimiento de escenas.

Empezando

Para anotar imágenes:

  1. Navegue a su conjunto de datos
  2. Haga clic en una imagen para abrir el visor de pantalla completa
  3. Haga clic en Editar para entrar en el modo de anotación
  4. Seleccione su herramienta de anotación
  5. Dibuje anotaciones en la imagen
  6. Haga clic en Guardar cuando haya terminado

Herramientas de Anotación Manual

Caja Delimitadora (detect)

Dibuje cajas rectangulares alrededor de los objetos:

  1. Seleccione la herramienta Caja o pulse B
  2. Haga clic y arrastre para dibujar un rectángulo
  3. Suelte para completar la caja
  4. Seleccione una clase del menú desplegable

Redimensionar y mover

  • Arrastre las esquinas o los bordes para redimensionar
  • Arrastre el centro para mover
  • Pulsa Delete para eliminar la anotación seleccionada

Polígono (segment)

Dibuja máscaras de polígono precisas:

  1. Seleccione la Polígono o pulse P
  2. Haz clic para añadir vértices
  3. Haz doble clic o pulsa Enter para cerrar el polígono
  4. Seleccione una clase del menú desplegable

Editar Vértices

  • Arrastra vértices individuales para ajustar
  • Arrastra el polígono completo para moverlo
  • Haz clic en un vértice y pulsa Delete para eliminarlo

Punto Clave (Pose)

Coloca 17 puntos clave COCO para la pose humana:

  1. Seleccione la Punto clave o pulse K
  2. Haz clic para colocar los puntos clave en secuencia
  3. Sigue el orden del esqueleto COCO

Los 17 puntos clave COCO son:

#Punto clave#Punto clave
1Nariz10Muñeca derecha
2Ojo izquierdo11Cadera izquierda
3Ojo derecho12Cadera derecha
4Oreja izquierda13Rodilla izquierda
5Oreja derecha14Rodilla derecha
6Hombro izquierdo15Tobillo izquierdo
7Hombro derecho16Tobillo derecho
8Codo izquierdo17(reservado)
9Codo derecho

Caja Delimitadora Orientada (OBB)

Dibujar cuadros rotados para objetos angulados:

  1. Seleccione la OBB o pulse O
  2. Haga clic y arrastre para dibujar un cuadro inicial
  3. Utilice el manejador de rotación para ajustar el ángulo
  4. Seleccione una clase del menú desplegable

Clasificación (classify)

Asignar etiquetas de clase a nivel de imagen:

  1. Seleccione el modo classify
  2. Haga clic en los botones de clase o presione las teclas numéricas 1-9
  3. Se pueden asignar múltiples clases por imagen

Anotación Inteligente SAM

Segment Anything Model (SAM) permite la anotación inteligente con solo unos pocos clics:

  1. Seleccione SAM el modo o presione S
  2. Haga clic izquierdo para añadir puntos positivos (incluir esta área)
  3. Haga clic derecho para añadir puntos negativos (excluir esta área)
  4. SAM genera una máscara precisa en tiempo real
  5. Haga clic en Aceptar para convertir a anotación

Consejos de SAM

  • Comience con un clic positivo en el centro del objeto
  • Añada clics negativos para excluir el fondo
  • Funciona mejor para objetos distintos con bordes claros

La anotación inteligente de SAM puede generar:

  • Polígonos para tareas de segmentación
  • Cajas delimitadoras para tareas de detección
  • Cajas orientadas para tareas de obb

Autoanotación YOLO

Utilice modelos YOLO entrenados para etiquetar imágenes automáticamente:

  1. Seleccione Autoanotar el modo o presione A
  2. Elija un modelo (oficial o sus modelos entrenados)
  3. Establezca el umbral de confianza
  4. Haga clic en Ejecutar para generar predicciones
  5. Revise y edite los resultados según sea necesario

Modelos de Autoanotación

Puede utilizar:

  • Ultralytics oficiales Ultralytics (YOLO26n, YOLO26s, etc.)
  • Sus propios modelos entrenados desde la Plataforma

Gestión de clases

Creación de Clases

Defina clases de anotación para su conjunto de datos:

  1. Haga clic en Añadir Clase en el panel de clases
  2. Introduzca el nombre de la clase
  3. Se asigna un color automáticamente

Añadir nueva clase durante la anotación

Puedes crear nuevas clases directamente mientras añades anotaciones sin salir del editor:

  1. Dibuja una anotación en la imagen.
  2. En el menú desplegable Clase, haz clic en Añadir nueva clase.
  3. Introduzca el nombre de la clase
  4. Presiona Enter para crear y asignar.

Esto permite un flujo de trabajo fluido en el que se pueden definir clases a medida que se encuentran nuevos tipos de objetos en los datos.

Tabla de clases unificadas

Todas las clases de tu conjunto de datos se gestionan en una tabla unificada. Los cambios en los nombres o colores de las clases se aplican automáticamente a todo el conjunto de datos.

Edición de Clases

  • Haga clic en una clase para seleccionarla para nuevas anotaciones
  • Doble clic para renombrar
  • Arrastre para reordenar
  • Clic derecho para más opciones

Colores de clase

A cada clase se le asigna un color de la paleta de Ultralytics. Los colores son consistentes en toda la Plataforma para facilitar el reconocimiento.

Atajos de Teclado

Anotación eficiente con atajos de teclado:

AtajoAcción
BHerramienta de caja (detect)
PHerramienta de polígono (segment)
KHerramienta de puntos clave (pose)
OHerramienta OBB
SAnotación inteligente SAM
AAutoanotar
VModo seleccionar/mover
1-9Seleccionar clase 1-9
DeleteEliminar anotación seleccionada
Ctrl+ZDeshacer
Ctrl+YRehacer
EscapeCancelar operación actual
EnterCompletar polígono
←/→Imagen anterior/siguiente
Ver todos los atajos

Pulsa ? para abrir el diálogo de atajos de teclado.

Deshacer/Rehacer

El editor de anotaciones mantiene un historial completo:

  • Deshacer: Ctrl+Z (Cmd+Z en Mac)
  • Rehacer: Ctrl+Y (Cmd+Y en Mac)

El historial incluye:

  • Adición de anotaciones
  • Edición de anotaciones
  • Eliminación de anotaciones
  • Cambio de clases

Guardar Anotaciones

Las anotaciones se guardan al hacer clic en Guardar o al navegar a otra página:

  • Guardar: Haga clic en el botón guardar o presione Ctrl+S
  • Cancelar: Haga clic en cancelar para descartar los cambios
  • Advertencia de auto-guardado: Los cambios no guardados solicitan confirmación antes de salir

Guarde su trabajo

Guarde siempre antes de navegar a otra imagen. Los cambios no guardados se perderán.

Preguntas frecuentes

¿Qué tan precisa es la anotación SAM?

SAM proporciona máscaras de alta calidad para la mayoría de los objetos. La precisión depende de:

  • Distinción del objeto respecto al fondo
  • Calidad y resolución de la imagen
  • Número de puntos positivos/negativos proporcionados

Para obtener los mejores resultados, comience con un punto positivo en el centro del objeto y añada puntos negativos para excluir objetos cercanos.

¿Puedo importar anotaciones existentes?

Sí, suba su conjunto de datos con archivos de etiquetas en formato YOLO. La Plataforma los analiza y muestra automáticamente en el editor.

¿Cómo anoto múltiples objetos de la misma clase?

Después de dibujar una anotación:

  1. Mantenga la misma clase seleccionada
  2. Dibuje la siguiente anotación
  3. Repita hasta que todos los objetos estén etiquetados

El atajo de teclado 1-9 selecciona clases rápidamente.

¿Cuál es la diferencia entre SAM y la autoanotación?

CaracterísticaSAMAutoanotar
MétodoIndicaciones de puntos interactivosInferencia del modelo
VelocidadUn objeto a la vezTodos los objetos a la vez
PrecisiónMuy alta con guíaDepende del modelo
Ideal paraObjetos complejos, detalles finosEtiquetado masivo, objetos simples

¿Puedo entrenar con conjuntos de datos parcialmente anotados?

Sí, pero para obtener los mejores resultados:

  • Etiquete todos los objetos de sus clases objetivo en cada imagen
  • Utilice la división unknown para imágenes sin etiquetar
  • Excluya las imágenes sin etiquetar de la configuración de entrenamiento


📅 Creado hace 20 días ✏️ Actualizado hace 14 días
glenn-jocher

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