Integración con Labelbox#

Ultralytics Platform lee directamente las exportaciones NDJSON de Labelbox. No tienes que pegar ninguna clave, mantener ninguna conexión activa ni mantener ningún script de conversión: exporta desde Labelbox, sube el archivo y tus etiquetas llegarán como un conjunto de datos normal de Platform.

Importar desde Labelbox#

1. Exporta desde Labelbox. Abre el proyecto de etiquetado o el catálogo que quieras importar y ve a la pestaña Filas de datos. Selecciona Todo, haz clic en Exportar datos, elige los campos que quieras incluir y confirma. ¿Exportas desde el catálogo en lugar de un proyecto? Activa Exportar etiquetas del proyecto y selecciona el proyecto; de lo contrario, el archivo llegará sin ninguna anotación.
2. Descarga el archivo. Labelbox ejecuta la exportación como una tarea en segundo plano. Búscala en Notificaciones y haz clic en Descargar cuando termine para guardar el archivo .ndjson.
3. Sube el archivo a Platform. Crea un conjunto de datos nuevo y sube el archivo .ndjson, o pega un enlace directo a él. También puedes empezar desde Ajustes > Integraciones > Labelbox.
4. Entrena. Cuando termine el procesamiento, edita las anotaciones y entrena igual que con cualquier otro conjunto de datos de Platform.

A diferencia de CVAT y Label Studio, no tienes que elegir ningún formato: la exportación propia de Labelbox es la compatible.

Exportar con el SDK#

Labelbox también ofrece la tarea de exportación en su SDK de Python, que es la opción más sencilla para una canalización reproducible. Transmite la tarea y escribe un objeto JSON por línea:

import json

import labelbox

client = labelbox.Client(api_key="YOUR_LABELBOX_API_KEY")
export_task = labelbox.ExportTask.get_task(client, "YOUR_EXPORT_TASK_ID")
export_task.wait_till_done()  # streaming a task that isn't COMPLETE raises

with open("dataset.ndjson", "w") as f:
    f.writelines(json.dumps(data_row.json) + "\n" for data_row in export_task.get_buffered_stream())

Qué se importa#

Platform reconoce por sí sola el formato de Labelbox y asigna los cuadros delimitadores y los polígonos al tipo de tarea de YOLO correspondiente:

El name de cada objeto se convierte en el nombre de la clase; por tanto, una anotación "name": "Dog" se importa como la clase Dog, no como su versión en minúsculas value; y las coordenadas de píxel se normalizan según las dimensiones de media_attributes de la exportación. Cada imagen recibe el nombre de su data_row.external_id, y se utiliza como alternativa el nombre del archivo de la URL firmada cuando la exportación no contiene un ID externo. Una exportación del catálogo sin anotaciones se importa como un conjunto de datos de imágenes sin etiquetar, listo para etiquetarlo en el editor de anotaciones de Platform.

Una única fila de datos tiene este aspecto, limitada a los campos que lee Platform:

{
    "data_row": {
        "external_id": "000000000307.jpg",
        "row_data": "https://storage.labelbox.com/...?Expires=...&Signature=..."
    },
    "media_attributes": { "height": 480, "width": 640, "mime_type": "image/jpeg" },
    "projects": {
        "<project-id>": {
            "labels": [
                {
                    "annotations": {
                        "objects": [
                            {
                                "name": "Dog",
                                "annotation_kind": "ImageBoundingBox",
                                "bounding_box": { "top": 200.0, "left": 407.0, "height": 172.0, "width": 176.0 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Todo lo demás de la exportación —embeddings, metadata_fields, attachments, project_details— se ignora. Conviene no seleccionar los embeddings al exportar: en una exportación de ejemplo ocupaban aproximadamente cuatro quintas partes del archivo, frente a una quinta parte correspondiente a los campos que realmente lee Platform.