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:
| Tarea | Herramienta | Formato de Anotación |
|---|---|---|
| Detectar | Rectángulo | Cajas delimitadoras (x, y, ancho, alto) |
| Segmentar | Polígono | Máscaras con precisión de píxel (vértices de polígono) |
| Pose | Punto clave | Esqueleto COCO de 17 puntos |
| OBB | Caja orientada | Cajas delimitadoras rotadas (4 esquinas) |
| Clasificar | Selector de clase | Etiquetas 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:
- Navegue a su conjunto de datos
- Haga clic en una imagen para abrir el visor de pantalla completa
- Haga clic en Editar para entrar en el modo de anotación
- Seleccione su herramienta de anotación
- Dibuje anotaciones en la imagen
- Haga clic en Guardar cuando haya terminado
Herramientas de Anotación Manual
Caja Delimitadora (detect)
Dibuje cajas rectangulares alrededor de los objetos:
- Seleccione la herramienta Caja o pulse
B - Haga clic y arrastre para dibujar un rectángulo
- Suelte para completar la caja
- Seleccione una clase del menú desplegable
Redimensionar y mover
- Arrastre las esquinas o los bordes para redimensionar
- Arrastre el centro para mover
- Pulsa
Deletepara eliminar la anotación seleccionada
Polígono (segment)
Dibuja máscaras de polígono precisas:
- Seleccione la Polígono o pulse
P - Haz clic para añadir vértices
- Haz doble clic o pulsa
Enterpara cerrar el polígono - 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
Deletepara eliminarlo
Punto Clave (Pose)
Coloca 17 puntos clave COCO para la pose humana:
- Seleccione la Punto clave o pulse
K - Haz clic para colocar los puntos clave en secuencia
- Sigue el orden del esqueleto COCO
Los 17 puntos clave COCO son:
| # | Punto clave | # | Punto clave |
|---|---|---|---|
| 1 | Nariz | 10 | Muñeca derecha |
| 2 | Ojo izquierdo | 11 | Cadera izquierda |
| 3 | Ojo derecho | 12 | Cadera derecha |
| 4 | Oreja izquierda | 13 | Rodilla izquierda |
| 5 | Oreja derecha | 14 | Rodilla derecha |
| 6 | Hombro izquierdo | 15 | Tobillo izquierdo |
| 7 | Hombro derecho | 16 | Tobillo derecho |
| 8 | Codo izquierdo | 17 | (reservado) |
| 9 | Codo derecho |
Caja Delimitadora Orientada (OBB)
Dibujar cuadros rotados para objetos angulados:
- Seleccione la OBB o pulse
O - Haga clic y arrastre para dibujar un cuadro inicial
- Utilice el manejador de rotación para ajustar el ángulo
- Seleccione una clase del menú desplegable
Clasificación (classify)
Asignar etiquetas de clase a nivel de imagen:
- Seleccione el modo classify
- Haga clic en los botones de clase o presione las teclas numéricas
1-9 - Se pueden asignar múltiples clases por imagen
Anotación Inteligente SAM
Segment Anything Model (SAM) permite la anotación inteligente con solo unos pocos clics:
- Seleccione SAM el modo o presione
S - Haga clic izquierdo para añadir puntos positivos (incluir esta área)
- Haga clic derecho para añadir puntos negativos (excluir esta área)
- SAM genera una máscara precisa en tiempo real
- 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:
- Seleccione Autoanotar el modo o presione
A - Elija un modelo (oficial o sus modelos entrenados)
- Establezca el umbral de confianza
- Haga clic en Ejecutar para generar predicciones
- 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:
- Haga clic en Añadir Clase en el panel de clases
- Introduzca el nombre de la clase
- Se asigna un color automáticamente
Añadir nueva clase durante la anotación
Puedes crear nuevas clases directamente mientras añades anotaciones sin salir del editor:
- Dibuja una anotación en la imagen.
- En el menú desplegable Clase, haz clic en Añadir nueva clase.
- Introduzca el nombre de la clase
- 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:
| Atajo | Acción |
|---|---|
B | Herramienta de caja (detect) |
P | Herramienta de polígono (segment) |
K | Herramienta de puntos clave (pose) |
O | Herramienta OBB |
S | Anotación inteligente SAM |
A | Autoanotar |
V | Modo seleccionar/mover |
1-9 | Seleccionar clase 1-9 |
Delete | Eliminar anotación seleccionada |
Ctrl+Z | Deshacer |
Ctrl+Y | Rehacer |
Escape | Cancelar operación actual |
Enter | Completar 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:
- Mantenga la misma clase seleccionada
- Dibuje la siguiente anotación
- 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?
| Característica | SAM | Autoanotar |
|---|---|---|
| Método | Indicaciones de puntos interactivos | Inferencia del modelo |
| Velocidad | Un objeto a la vez | Todos los objetos a la vez |
| Precisión | Muy alta con guía | Depende del modelo |
| Ideal para | Objetos complejos, detalles finos | Etiquetado 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