Interface graphique de l'explorateur

L'interface graphique de l'explorateur est comme un terrain de jeu construit à l'aide de l'API de l'explorateurUltralytics . Elle vous permet d'effectuer des recherches par similarité sémantique/vectorielle, des requêtes SQL et même des recherches en langage naturel à l'aide de notre fonction "ask AI" alimentée par des LLM.

Regarder : Ultralytics Aperçu du tableau de bord de l'explorateur

Installation

pip install ultralytics[explorer]

Recherche de similarité sémantique vectorielle

La recherche sémantique est une technique permettant de trouver des images similaires à une image donnée. Elle repose sur l'idée que des images similaires ont des liens similaires. Dans l'interface utilisateur, vous pouvez sélectionner une ou plusieurs images et rechercher les images qui leur sont similaires. Cela peut s'avérer utile lorsque vous souhaitez trouver des images similaires à une image donnée ou un ensemble d'images qui ne donnent pas les résultats escomptés.

Par exemple, dans ce tableau de bord d'exploration du COV, l'utilisateur sélectionne quelques images d'avions : Dans ce tableau de bord d'exploration du COV, l'utilisateur sélectionne deux images d'avion comme suit :

En effectuant une recherche de similitude, vous devriez obtenir un résultat similaire :

Demander à l'IA

Cela vous permet d'écrire comment vous souhaitez filtrer votre ensemble de données en utilisant le langage naturel. Vous n'avez pas besoin d'être compétent dans l'écriture de requêtes SQL. Notre générateur de requêtes alimenté par l'IA le fera automatiquement sous le capot. Par exemple, vous pouvez dire : "Montrez-moi 100 images avec exactement une personne et 2 chiens. Il peut y avoir d'autres objets" et il générera en interne la requête et vous montrera les résultats. Voici un exemple de résultat lorsqu'on lui demande de "Montrer 10 images avec exactement 5 personnes" et vous verrez un résultat comme celui-ci :

Note : Cette méthode utilise des LLM sous le capot, les résultats sont donc probabilistes et peuvent parfois être erronés.

Exécuter des requêtes SQL sur les ensembles de données de votre CV

Vous pouvez exécuter des requêtes SQL sur votre ensemble de données pour le filtrer. Cela fonctionne également si vous ne fournissez que la clause WHERE. L'exemple de requête SQL montre uniquement les images qui contiennent au moins une personne et un chien :

WHERE labels LIKE '%person%' AND labels LIKE '%dog%'

Il s'agit d'une démo utilisant l'API Explorer. Vous pouvez utiliser l'API pour créer vos propres carnets ou scripts exploratoires afin d'obtenir des informations sur vos ensembles de données. Pour en savoir plus sur l'API Explorer , cliquez ici.

FAQ

Qu'est-ce que Ultralytics Explorer GUI et comment l'installer ?

Ultralytics Explorer GUI est une interface puissante qui débloque des capacités d'exploration de données avancées à l'aide de l'APIUltralytics Explorer. Elle vous permet d'effectuer des recherches de similarité sémantique/vectorielle, des requêtes SQL et des requêtes en langage naturel à l'aide de la fonction Ask AI alimentée par de grands modèles de langage (LLM).

Pour installer l'interface graphique d'Explorer, vous pouvez utiliser pip :

pip install ultralytics[explorer]

Remarque : pour utiliser la fonction Ask AI, vous devez définir la clé API OpenAI : yolo settings openai_api_key="...".

Comment fonctionne la fonction de recherche sémantique dans l'interface graphique de Ultralytics Explorer ?

La fonction de recherche sémantique de l'interface graphique de Ultralytics Explorer vous permet de trouver des images similaires à une image donnée sur la base de leur intégration. Cette technique est utile pour identifier et explorer des images présentant des similitudes visuelles. Pour utiliser cette fonction, sélectionnez une ou plusieurs images dans l'interface utilisateur et lancez une recherche d'images similaires. Le résultat affichera les images qui ressemblent le plus aux images sélectionnées, ce qui facilitera l'exploration des ensembles de données et la détection des anomalies.

Pour en savoir plus sur la recherche sémantique et d'autres fonctionnalités, consultez la section Aperçu des fonctionnalités.

Puis-je utiliser le langage naturel pour filtrer les ensembles de données dans l'interface graphique de Ultralytics Explorer ?

Oui, grâce à la fonction Ask AI alimentée par de grands modèles de langage (LLM), vous pouvez filtrer vos ensembles de données à l'aide de requêtes en langage naturel. Vous n'avez pas besoin de maîtriser le langage SQL. Par exemple, vous pouvez demander "Montrez-moi 100 images avec exactement une personne et 2 chiens. Il peut y avoir d'autres objets", et l'IA générera la requête appropriée sous le capot pour fournir les résultats souhaités.

Voir un exemple de requête en langage naturel ici.

Comment exécuter des requêtes SQL sur des ensembles de données à l'aide de l'interface graphique de Ultralytics Explorer ?

Ultralytics Explorer GUI vous permet d'exécuter des requêtes SQL directement sur votre ensemble de données afin de filtrer et de gérer les données de manière efficace. Pour exécuter une requête, accédez à la section Requête SQL dans l'interface graphique et écrivez votre requête. Par exemple, pour afficher les images contenant au moins une personne et un chien, vous pouvez utiliser :

WHERE labels LIKE '%person%' AND labels LIKE '%dog%'

Vous pouvez également ne fournir que la clause WHERE, ce qui rend le processus d'interrogation plus souple.

Pour plus de détails, voir la section Requêtes SQL.

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'interface graphique Ultralytics Explorer pour l'exploration des données ?

Ultralytics Explorer GUI améliore l'exploration des données grâce à des fonctionnalités telles que la recherche sémantique, les requêtes SQL et les interactions en langage naturel grâce à la fonction Ask AI. Ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs de :

• Recherche efficace d'images visuellement similaires.
• Filtrer les ensembles de données à l'aide de requêtes SQL complexes.
• Utiliser l'IA pour effectuer des recherches en langage naturel, éliminant ainsi le besoin d'une expertise SQL avancée.

Ces caractéristiques en font un outil polyvalent pour les développeurs, les chercheurs et les scientifiques des données qui cherchent à obtenir des informations plus approfondies sur leurs ensembles de données.

Pour en savoir plus sur ces fonctionnalités, consultez la documentation de l'interface graphique de l'explorateur.

📅C réé il y a 11 mois ✏️ Mis à jour il y a 1 mois

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