Conjuntos de datos

Ultralytics Platform los conjuntos de datos ofrecen una solución optimizada para gestionar sus datos de entrenamiento. Una vez cargados, los conjuntos de datos pueden utilizarse inmediatamente para el entrenamiento de modelos, con procesamiento automático y generación de estadísticas.

Subir conjunto de datos

Ultralytics acepta múltiples formatos de carga para mayor flexibilidad.

Formatos de imagen compatibles

Formatos de vídeo compatibles

Los vídeos se extraen automáticamente en fotogramas:

Límites de tamaño de archivo

Archivos

Se admiten archivos ZIP de hasta 50 GB con la estructura de carpetas conservada y extracción y procesamiento automáticos.

Preparación de su Conjunto de Datos

Para conjuntos de datos etiquetados, utilice el formato YOLO estándar:

my-dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── val/
│       ├── img003.jpg
│       └── img004.jpg
├── labels/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.txt
│   │   └── img002.txt
│   └── val/
│       ├── img003.txt
│       └── img004.txt
└── data.yaml

El archivo yaml define la configuración de su conjunto de datos:

# data.yaml
path: .
train: images/train
val: images/val

names:
    0: person
    1: car
    2: dog

Proceso de Carga

1. Navegue a Conjuntos de datos en la barra lateral
2. Haga clic en Cargar conjunto de datos o arrastre los archivos a la zona de carga
3. Seleccione el tipo de tarea (detect, segment, pose, obb, classify)
4. Añada un nombre y una descripción opcional
5. Haga clic en Cargar

Tras la carga, la Plataforma procesa sus datos:

1. Normalización: Imágenes grandes redimensionadas (máx. 4096px)
2. Miniaturas: Previsualizaciones de 256px generadas
3. Análisis de etiquetas: Etiquetas en formato YOLO extraídas
4. Estadísticas: Distribuciones de clases calculadas

from ultralytics.hub import check_dataset

check_dataset("path/to/dataset.zip", task="detect")

Explorar Imágenes

Visualice las imágenes de su conjunto de datos en múltiples diseños:

Visor de Pantalla Completa

Haga clic en cualquier imagen para abrir el visor de pantalla completa con:

• Navegación: Teclas de flecha o clic para navegar
• Metadatos: Nombre de archivo, dimensiones, división, recuento de etiquetas
• Anotaciones: Alternar visibilidad de anotaciones
• Desglose por clase: Recuentos de etiquetas por clase

Filtrar por División

Filtre imágenes por su división de conjunto de datos:

Estadísticas del Conjunto de Datos

La pestaña Estadísticas ofrece un análisis automático de su conjunto de datos:

Distribución de Clases

Gráfico de barras que muestra el número de anotaciones por clase:

Mapa de Calor de Ubicación

Visualización de la ubicación de las anotaciones en las imágenes:

Análisis de Dimensiones

Diagrama de dispersión de las dimensiones de la imagen (ancho vs. alto):

Exportar Conjunto de Datos

Exporte su conjunto de datos en formato NDJSON para uso sin conexión:

1. Abra el menú de acciones del conjunto de datos
2. Haga clic en Exportar
3. Descargue el archivo NDJSON

El formato NDJSON almacena un objeto JSON por línea:

{"filename": "img001.jpg", "split": "train", "labels": [...]}
{"filename": "img002.jpg", "split": "train", "labels": [...]}

Consulte la documentación del formato NDJSON de Ultralytics para conocer la especificación completa.

URI del Conjunto de Datos

Referencie los conjuntos de datos de la plataforma utilizando el ul:// formato URI:

ul://username/datasets/dataset-slug

Utilice esta URI para entrenar modelos desde cualquier lugar:

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

Configuración de Visibilidad

Controla quién puede ver tu conjunto de datos:

Para cambiar la visibilidad:

1. Abre el menú de acciones del conjunto de datos
2. Haz clic en Editar
3. Alterna la configuración de visibilidad
4. Haz clic en Guardar

Editar Dataset

Actualiza el nombre, la descripción o la visibilidad del conjunto de datos:

1. Abre el menú de acciones del conjunto de datos
2. Haz clic en Editar
3. Realiza los cambios
4. Haz clic en Guardar

Eliminar conjunto de datos

Elimina un conjunto de datos que ya no necesites:

1. Abre el menú de acciones del conjunto de datos
2. Haz clic en Eliminar
3. Confirma la eliminación

Entrenar con el Conjunto de Datos

Inicia el entrenamiento directamente desde tu conjunto de datos:

1. Haz clic en Entrenar Modelo en la página del conjunto de datos
2. Selecciona un proyecto o crea uno nuevo
3. Configura los parámetros de entrenamiento
4. Inicia el entrenamiento

Consulta Entrenamiento en la Nube para más detalles.

Preguntas frecuentes

¿Qué sucede con mis datos después de la carga?

Sus datos se procesan y almacenan en la región seleccionada (EE. UU., UE o AP). Las imágenes son:

1. Validado en cuanto a formato y tamaño
2. Normalizado si es mayor de 4096px (conservando la relación de aspecto)
3. Almacenado utilizando Almacenamiento Direccionable por Contenido (CAS) con hashing SHA-256
4. Miniaturas generadas a 256px para una navegación rápida

¿Cómo funciona el almacenamiento?

La Plataforma Ultralytics utiliza Almacenamiento Direccionable por Contenido (CAS) para un almacenamiento eficiente:

• Deduplicación: Las imágenes idénticas subidas por diferentes usuarios se almacenan solo una vez
• Integridad: El hashing SHA-256 garantiza la integridad de los datos
• Eficiencia: Reduce los costos de almacenamiento y acelera el procesamiento
• Regional: Los datos permanecen en la región seleccionada (EE. UU., UE o AP)

¿Puedo añadir imágenes a un conjunto de datos existente?

Sí, utilice el botón Añadir imágenes en la página del conjunto de datos para subir imágenes adicionales. Las nuevas estadísticas se calcularán automáticamente.

¿Cómo muevo imágenes entre conjuntos de datos?

Utilice la función de selección masiva:

1. Seleccione imágenes en la galería
2. Haga clic en Mover o Copiar
3. Seleccione el conjunto de datos de destino

¿Qué formatos de etiquetas son compatibles?

La Plataforma Ultralytics admite etiquetas en formato YOLO:

Todas las coordenadas están normalizadas (rango 0-1). Indicadores de visibilidad de la pose: 0 = sin etiquetar, 1 = etiquetada pero oculta, 2 = etiquetada y visible.

📅 Creado hace 20 días ✏️ Actualizado hace 12 días

Comentarios