Jeux de données

Les jeux de données de la Plateforme Ultralytics offrent une solution simplifiée pour la gestion de vos données d'entraînement. Une fois téléversés, les jeux de données peuvent être immédiatement utilisés pour l'entraînement de modèles, avec un traitement automatique et la génération de statistiques.

Télécharger l'ensemble de données

Ultralytics accepte plusieurs formats de téléchargement pour plus de flexibilité.

Formats pris en charge

Préparation de votre jeu de données

La plateforme prend en charge deux formats d'annotation ainsi que les téléchargements bruts : Ultralytics YOLO, COCOet brut (images non annotées) :

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

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

names:
    0: person
    1: car
    2: dog

my-coco-dataset/
├── train/
│   ├── _annotations.coco.json
│   ├── img001.jpg
│   └── img002.jpg
└── val/
    ├── _annotations.coco.json
    ├── img003.jpg
    └── img004.jpg

{
    "images": [{ "id": 1, "file_name": "img001.jpg", "width": 640, "height": 480 }],
    "annotations": [{ "id": 1, "image_id": 1, "category_id": 0, "bbox": [100, 50, 200, 300] }],
    "categories": [{ "id": 0, "name": "person" }]
}

Pour plus d'informations sur les formats spécifiques à chaque tâche, consultez la liste des tâches prises en charge et la présentation des ensembles de données.

Processus de téléversement

1. Accéder à Datasets dans la barre latérale
2. Cliquer New Dataset ou faites glisser les fichiers dans la zone de téléchargement
3. Sélectionnez le type de tâche (voir les tâches prises en charge)
4. Ajoutez un nom et une description facultative
5. Définissez la visibilité (publique ou privée) et la licence facultative (voir les licences disponibles)
6. Cliquer Create

Après le téléchargement, la plateforme traite vos données via un pipeline multi-étapes :

graph LR
    A[Upload] --> B[Validate]
    B --> C[Normalize]
    C --> D[Thumbnail]
    D --> E[Parse Labels]
    E --> F[Statistics]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#2196F3,color:#fff
    style E fill:#2196F3,color:#fff
    style F fill:#9C27B0,color:#fff

1. Validation : Vérifications de format et de taille
2. Normalisation : Grandes images redimensionnées (max 4096px, dimension min 28px)
3. Vignettes : Aperçus WebP de 256px générés
4. Analyse des étiquettes : Étiquettes au format YOLO et COCO extraites
5. Statistiques: Distributions des classes et dimensions des images calculées

from ultralytics.data.utils import check_det_dataset

check_det_dataset("path/to/data.yaml")

Parcourir les images

Visualisez les images de votre jeu de données dans plusieurs mises en page :

Tri et filtrage

Les images peuvent être triées et filtrées pour une navigation efficace :

Visionneuse plein écran

Cliquez sur n'importe quelle image pour ouvrir la visionneuse plein écran avec :

• Navigation : Touches fléchées ou aperçus miniatures pour naviguer
• Métadonnées : Nom de fichier, dimensions, badge de division, nombre d'annotations
• Annotations : Basculer la visibilité de la superposition d'annotations
• Répartition par classe : Comptes d'étiquettes par classe avec indicateurs de couleur
• Modifier : Entrez en mode annotation pour ajouter ou modifier des étiquettes.
• Télécharger: Télécharger le fichier image original
• Supprimer : Supprimer l'image du jeu de données
• Zoom: Cmd/Ctrl+Scroll pour agrandir/réduire
• Vue pixelisée : Activer/désactiver le rendu pixelisé pour une inspection rapprochée

Filtrer par partition

Filtrer les images par leur division de jeu de données :

Onglets des jeux de données

Chaque page de jeu de données comporte six onglets accessibles depuis la barre d'onglets :

Onglet Images

Affichage par défaut montrant la galerie d'images avec des annotations superposées. Prend en charge les modes d'affichage en grille, compact et tableau. Glissez-déposez des fichiers ici pour ajouter d'autres images.

Onglet Classes

Gérez les classes d'annotation pour votre ensemble de données :

• Histogramme des classes : Diagramme à barres montrant le nombre d'annotations par classe avec bascule d'échelle linéaire/logarithmique
• Tableau des classes : Tableau triable et consultable avec nom de classe, nombre d'étiquettes et nombre d'images
• Modifier les noms de classe : Cliquez sur n'importe quel nom de classe pour le renommer en ligne.
• Modifier les couleurs des classes : Cliquez sur un échantillon de couleur pour changer la couleur de la classe.
• Ajouter une nouvelle classe : Utilisez le champ de saisie en bas pour ajouter des classes

Onglet Graphiques

Statistiques automatiques calculées à partir de votre jeu de données :

Onglet Modèles

Affichez tous les modèles entraînés sur cet ensemble de données dans un tableau consultable :

Onglet Erreurs

Les images dont le traitement a échoué sont répertoriées ici avec :

• Bannière d'erreur : Nombre total d'images échouées et conseils
• Tableau d'erreurs : Nom de fichier, description d'erreur conviviale, conseils de correction et miniature d'aperçu
• Les erreurs courantes incluent les fichiers corrompus, les formats non pris en charge, les images trop petites (min 28px) et les modes de couleur non pris en charge.

Onglet Versions

Créer des instantanés NDJSON immuables de votre jeu de données pour un entraînement reproductible. Chaque version enregistre le nombre d'images, le nombre de classes, le nombre d'annotations et la taille des fichiers au moment de sa création.

Pour créer une version :

1. Ouvrez l'onglet Versions.
2. Vous pouvez éventuellement saisir une description (par exemple, « Ajout de 500 images d'entraînement » ou « Correction des classes mal étiquetées »).
3. Cliquez sur + Nouvelle version
4. L'instantané NDJSON est généré et téléchargé automatiquement.

Chaque version est numérotée séquentiellement (v1, v2, v3...) et stockée de manière permanente. Vous pouvez télécharger n'importe quelle version précédente à tout moment depuis le tableau des versions.

Exporter le jeu de données

Exportez votre ensemble de données pour une utilisation hors ligne. La plateforme prend en charge plusieurs formats d'exportation :

Pour exporter :

1. Cliquez sur le bouton Exporter dans l'en-tête du jeu de données
2. Sélectionnez le format souhaité
3. La tâche d'exportation s'exécute en arrière-plan ; vous recevrez une notification lorsque le téléchargement sera prêt

Le format NDJSON stocke un objet JSON par ligne. La première ligne contient les métadonnées de l'ensemble de données, suivies d'une ligne par image :

{"type": "dataset", "task": "detect", "name": "my-dataset", "description": "...", "url": "https://platform.ultralytics.com/...", "class_names": {"0": "person", "1": "car"}, "version": 1, "created_at": "2026-01-15T10:00:00Z", "updated_at": "2026-02-20T14:30:00Z"}
{"type": "image", "file": "img001.jpg", "url": "https://...", "width": 640, "height": 480, "split": "train", "annotations": {"boxes": [[0, 0.5, 0.5, 0.2, 0.3]]}}
{"type": "image", "file": "img002.jpg", "url": "https://...", "width": 1280, "height": 720, "split": "val"}

Consulter la documentation du format NDJSON d'Ultralytics pour une spécification complète.

Opérations sur les images

Actions rapides

Cliquez avec le bouton droit sur n'importe quelle image en mode Grille ou Compact pour accéder aux actions rapides :

Déplacement en masse vers le fractionnement

Réattribuer les images sélectionnées à une autre division au sein du même ensemble de données :

1. Passer à l'affichage tableau
2. Sélectionnez les images à l'aide des cases à cocher.
3. Cliquez avec le bouton droit pour ouvrir le menu contextuel.
4. Choisir Move to split > Entraîner, Validation, ou Test

Vous pouvez également glisser-déposer des images sur les onglets de filtres fractionnés dans la vue en grille.

Répartition par lots

Répartir toutes les images entre les ensembles d'entraînement, de validation et de test en utilisant des proportions personnalisées :

1. Cliquez sur la barre de fractionnement dans la barre d'outils de l'ensemble de données pour ouvrir la boîte de dialogue « Redistribuer les fractionnements »
2. Modifiez les pourcentages de répartition en utilisant l'une des méthodes suivantes
3. Consultez l'aperçu du nombre d'images en direct pour vérifier la répartition
4. Cliquez sur « Appliquer » pour réattribuer aléatoirement toutes les images en fonction de vos pourcentages

La boîte de dialogue propose trois méthodes pour définir vos ratios de répartition :

Un aperçu en temps réel vous montre exactement combien d'images seront réparties dans chaque colonne avant que vous n'appliquiez la modification.

Suppression en masse

Supprimer plusieurs images à la fois :

1. Sélectionner des images dans la vue tableau
2. Cliquez avec le bouton droit et sélectionnez Delete
3. Confirmer la suppression

URI du jeu de données

Référencer les jeux de données de la Plateforme en utilisant le ul:// Format URI (voir Utilisation des jeux de données de la plateforme) :

ul://username/datasets/dataset-slug

Utilisez cet URI pour entraîner des modèles depuis n'importe quel endroit :

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

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(data="ul://username/datasets/my-dataset", epochs=100)

Licences disponibles

La plateforme prend en charge les licences suivantes pour les ensembles de données :

Paramètres de visibilité

Contrôlez qui peut voir votre jeu de données :

La visibilité est définie lors de la création d'un ensemble de données dans le New Dataset dialogue à l'aide d'un interrupteur à bascule. Les jeux de données publics sont visibles sur le Explorer page.

Modifier l'ensemble de données

Les métadonnées du jeu de données sont modifiées en ligne directement sur la page du jeu de données — aucun dialogue n'est nécessaire :

• Nom: Cliquez sur le nom du jeu de données pour le modifier. Les modifications sont enregistrées automatiquement lors de la perte de focus ou Enter.
• Description : Cliquez sur la description (ou l'espace réservé « Ajouter une description... ») pour la modifier. Les modifications sont enregistrées automatiquement.
• Type de tâche: Cliquez sur l'icône de la tâche pour sélectionner un type de tâche différent.
• Licence : Cliquez sur le sélecteur de licence pour modifier la licence du jeu de données.

Cloner le jeu de données

Lorsque vous consultez un ensemble de données publiques dont vous n'êtes pas propriétaire, cliquez sur Clone Dataset pour créer une copie dans votre espace de travail. Le clone comprend toutes les images, annotations et définitions de classe. Si l'ensemble de données d'origine dispose d'une licence copyleft, le clone en hérite et le sélecteur de licence est verrouillé.

Star et Partager

• Favori: Cliquez sur le bouton étoile pour ajouter un jeu de données aux favoris. Le nombre d'étoiles est visible par tous les utilisateurs.
• Partager: Pour les jeux de données publics, cliquez sur le bouton de partage pour copier un lien ou partager sur les plateformes sociales.

Supprimer l'ensemble de données

Supprimer un jeu de données dont vous n'avez plus besoin :

1. Ouvrir le menu d'actions du jeu de données
2. Cliquer Delete
3. Confirmer dans la boîte de dialogue : "Ceci déplacera [nom] vers la corbeille. Vous pourrez le restaurer dans les 30 jours."

Entraîner sur le jeu de données

Démarrer l'entraînement directement depuis votre jeu de données :

1. Cliquer New Model sur la page des ensembles de données
2. Sélectionner un projet ou en créer un nouveau
3. Configurer les paramètres d'entraînement
4. Démarrer l'entraînement

graph LR
    A[Dataset] --> B[New Model]
    B --> C[Select Project]
    C --> D[Configure]
    D --> E[Start Training]

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style E fill:#4CAF50,color:#fff

Consultez l'entraînement dans le cloud pour plus de détails.

FAQ

Qu'advient-il de mes données après le téléversement ?

Vos données sont traitées et stockées dans la région sélectionnée (US, EU ou AP). Les images sont :

1. Validé pour le format et la taille
2. Rejeté si la dimension minimale est inférieure à 28 px
3. Normalisé s'il est supérieur à 4096 px (en conservant le rapport hauteur/largeur ; encodé pour un stockage optimisé)
4. Stocké à l'aide d'un système de stockage adressable par le contenu (CAS) avec hachage XXH3-128
5. Miniatures générées à 256 px WebP pour une navigation rapide

Comment fonctionne le stockage ?

La plateforme Ultralytics utilise le stockage adressable par contenu (CAS) pour un stockage efficace :

• Déduplication : Les images identiques téléchargées par différents utilisateurs ne sont stockées qu'une seule fois
• Intégrité : le hachage XXH3-128 assure l'intégrité des données
• Efficacité : Réduit les coûts de stockage et accélère le traitement
• Régional : Les données restent dans la région sélectionnée (US, EU ou AP)

Puis-je ajouter des images à un jeu de données existant ?

Oui, glissez-déposez les fichiers sur la page du jeu de données ou utilisez le bouton de téléchargement pour ajouter des images supplémentaires. De nouvelles statistiques seront calculées automatiquement.

Comment déplacer des images entre les divisions ?

Utilisez la fonctionnalité de déplacement groupé vers fractionnement :

1. Sélectionner des images dans la vue tableau
2. Cliquez avec le bouton droit et sélectionnez Move to split
3. Sélectionnez la division cible (entraînement, validation ou test).

Quels formats d'étiquettes sont pris en charge ?

Ultralytics prend en charge deux formats d'annotation pour le téléchargement :

Puis-je annoter le même jeu de données pour plusieurs types de tâches ?

Oui. Chaque image contient les annotations relatives aux cinq types de tâches (detect, segment, pose, OBB, classify). Vous pouvez modifier à tout moment le type de tâche actif du jeu de données sans perdre les annotations existantes. Seules les annotations correspondant au type de tâche actif s'affichent dans l'éditeur et sont incluses dans les exportations et l'entraînement ; les annotations relatives aux autres tâches sont conservées et réapparaissent lorsque vous revenez au type de tâche précédent.

📅 Créé il y a 2 mois ✍️ Mis à jour il y a 1 jour

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