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 te 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.

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

Installation

pip install ultralytics[explorer]

Recherche de similarité sémantique vectorielle

Semantic search is a technique for finding similar images to a given image. It is based on the idea that similar images will have similar embeddings. In the UI, you can select one of more images and search for the images similar to them. This can be useful when you want to find images similar to a given image or a set of images that don't perform as expected.

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

En effectuant une recherche de similarité, tu devrais voir un résultat similaire :

Demande à l'IA

Cela te permet d'écrire comment tu veux filtrer ton ensemble de données en utilisant le langage naturel. Tu n'as pas besoin de maîtriser l'écriture de requêtes SQL. Notre générateur de requêtes alimenté par l'IA le fera automatiquement sous le capot. Par exemple, tu peux dire : "Montre-moi 100 images avec exactement une personne et 2 chiens. Il peut y avoir d'autres objets aussi" et il générera en interne la requête et te montrera les résultats. Voici un exemple de résultat lorsqu'on te demande de "Montrer 10 images avec exactement 5 personnes" et tu verras un résultat comme celui-ci :

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

Exécute des requêtes SQL sur les ensembles de données de ton CV

Tu peux exécuter des requêtes SQL sur ton ensemble de données pour le filtrer. Cela fonctionne également si tu ne fournis que la clause WHERE. L'exemple de requête SQL montre seulement 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 qui utilise l'API Explorer. Tu peux utiliser l'API pour créer tes propres carnets ou scripts exploratoires afin d'obtenir des informations sur tes ensembles de données. Pour en savoir plus sur l'API Explorer, clique ici.

FAQ

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

Ultralytics Explorer GUI is a powerful interface that unlocks advanced data exploration capabilities using the Ultralytics Explorer API. It allows you to run semantic/vector similarity search, SQL queries, and natural language queries using the Ask AI feature powered by Large Language Models (LLMs).

Pour installer l'interface graphique de l'explorateur, tu peux utiliser pip :

pip install ultralytics[explorer]

Remarque : pour utiliser la fonctionnalité Ask AI, tu devras définir la clé de l'API OpenAI : yolo settings openai_api_key="...".

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

The semantic search feature in Ultralytics Explorer GUI allows you to find images similar to a given image based on their embeddings. This technique is useful for identifying and exploring images that share visual similarities. To use this feature, select one or more images in the UI and execute a search for similar images. The result will display images that closely resemble the selected ones, facilitating efficient dataset exploration and anomaly detection.

Tu peux en savoir plus sur la recherche sémantique et d'autres fonctionnalités en visitant 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, avec la fonction Ask AI alimentée par de grands modèles de langage (LLM), tu peux filtrer tes ensembles de données à l'aide de requêtes en langage naturel. Tu n'as pas besoin de maîtriser le langage SQL. Par exemple, tu peux demander "Montre-moi 100 images avec exactement une personne et 2 chiens. Il peut y avoir d'autres objets aussi", et l'IA générera la requête appropriée sous le capot pour fournir les résultats souhaités.

Tu peux 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 L'interface graphique d'Explorer te permet d'exécuter des requêtes SQL directement sur ton jeu de données afin de filtrer et de gérer les données de manière efficace. Pour exécuter une requête, rends-toi dans la section Requête SQL de l'interface graphique et écris ta requête. Par exemple, pour afficher les images comportant au moins une personne et un chien, tu peux utiliser :

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

Tu peux aussi ne fournir que la clause WHERE, ce qui rend le processus d'interrogation plus flexible.

Pour plus de détails, reporte-toi à la section sur les requêtes SQL.

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

Ultralytics Explorer GUI enhances data exploration with features like semantic search, SQL querying, and natural language interactions through the Ask AI feature. These capabilities allow users to:

• Efficiently find visually similar images.
• Filter datasets using complex SQL queries.
• Utilize AI to perform natural language searches, eliminating the need for advanced SQL expertise.

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 fonctions, consulte la documentation de l'interface graphique de l'explorateur.

📅 Created 9 months ago ✏️ Updated 10 days ago

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