Éditeur d'annotations

La plateforme Ultralytics intègre un puissant éditeur d'annotations pour étiqueter des images avec des boîtes englobantes, des polygones, des points clés, des boîtes orientées et des classifications. L'éditeur prend en charge l'annotation manuelle, l'annotation intelligente basée sur SAM et l'auto-étiquetage YOLO.

graph TB
    subgraph Manual["✏️ Manual Tools"]
        A[Box] & B[Polygon] & C[Keypoint] & D[OBB] & E[Classify]
    end
    subgraph AI["🤖 AI-Assisted"]
        F[SAM Smart] & G[Auto-Annotate]
    end
    Manual --> H[📁 Save Labels]
    AI --> H

Types de tâches pris en charge

L'éditeur d'annotations prend en charge les 5 types de tâches YOLO :

Détails de la tâche

Démarrage

Pour annoter des images :

1. Accédez à votre jeu de données
2. Cliquez sur une image pour ouvrir la visionneuse plein écran
3. Cliquez sur Modifier pour entrer en mode annotation
4. Sélectionnez votre outil d'annotation
5. Dessinez des annotations sur l'image
6. Cliquez sur Enregistrer une fois terminé

Outils d'annotation manuelle

Boîte englobante (detect)

Dessinez des boîtes rectangulaires autour des objets :

1. Sélectionnez l' outil Boîte ou appuyez sur B
2. Cliquez et faites glisser pour dessiner un rectangle
3. Relâchez pour compléter la boîte
4. Sélectionnez une classe dans le menu déroulant

Polygone (segment)

Dessinez des masques polygonaux précis :

1. Sélectionnez l' Polygone ou appuyez sur P
2. Cliquez pour ajouter des sommets
3. Double-cliquez ou appuyez sur Enter pour fermer le polygone
4. Sélectionnez une classe dans le menu déroulant

Point clé (Pose)

Placez 17 points clés COCO pour la pose humaine :

1. Sélectionnez l' Point clé ou appuyez sur K
2. Cliquez pour placer les points clés en séquence
3. Suivez l'ordre du squelette COCO

Les 17 points clés COCO sont :

Boîte englobante orientée (Oriented Bounding Box, OBB)

Dessiner des boîtes pivotées pour les objets inclinés :

1. Sélectionnez l' OBB ou appuyez sur O
2. Cliquez et faites glisser pour dessiner une boîte initiale
3. Utilisez la poignée de rotation pour ajuster l'angle
4. Sélectionnez une classe dans le menu déroulant

Classification (Classify)

Attribuer des étiquettes de classe au niveau de l'image :

1. Sélectionnez le mode classify
2. Cliquez sur les boutons de classe ou appuyez sur les touches numériques 1-9
3. Plusieurs classes peuvent être attribuées par image

Annotation intelligente SAM

Le Segment Anything Model (SAM) permet une annotation intelligente en quelques clics :

1. Sélectionnez SAM mode ou appuyez sur S
2. Clic gauche pour ajouter des points positifs (inclure cette zone)
3. Clic droit pour ajouter des points négatifs (exclure cette zone)
4. SAM génère un masque précis en temps réel
5. Cliquez sur Accepter pour convertir en annotation

L'annotation intelligente SAM peut générer :

• Polygones pour les tâches de segmentation
• Boîtes englobantes pour les tâches de détection
• Boîtes orientées pour les tâches OBB

Auto-annotation YOLO

Utilisez des modèles YOLO entraînés pour étiqueter automatiquement les images :

1. Sélectionnez Auto-annotation mode ou appuyez sur A
2. Choisissez un modèle (officiel ou vos modèles entraînés)
3. Définir le seuil de confiance
4. Cliquez sur Exécuter pour générer les prédictions
5. Vérifiez et modifiez les résultats si nécessaire

Gestion des classes

Création de classes

Définissez les classes d'annotation pour votre jeu de données :

1. Cliquez sur Ajouter une classe dans le panneau des classes
2. Saisissez le nom de la classe
3. Une couleur est attribuée automatiquement

Ajouter une nouvelle classe pendant l'annotation

Vous pouvez créer de nouvelles classes directement pendant l'annotation sans quitter l'éditeur :

1. Dessiner une annotation sur l'image
2. Dans le menu déroulant des classes, cliquez sur Ajouter une nouvelle classe.
3. Saisissez le nom de la classe
4. Appuyez sur Entrée pour créer et attribuer.

Cela permet un flux de travail fluide où vous pouvez définir des classes à mesure que vous rencontrez de nouveaux types d'objets dans vos données.

Modification de classes

• Cliquez sur une classe pour la sélectionner pour de nouvelles annotations
• Double-cliquez pour renommer
• Faites glisser pour réorganiser
• Clic droit pour plus d'options

Couleurs de classe

Chaque classe se voit attribuer une couleur de la palette Ultralytics. Les couleurs sont cohérentes sur l'ensemble de la Plateforme pour une reconnaissance facile.

Raccourcis clavier

Annotation efficace avec les raccourcis clavier :

Annuler/Rétablir

L'éditeur d'annotations conserve un historique complet :

• Annuler: Ctrl+Z (Cmd+Z sur Mac)
• Rétablir: Ctrl+Y (Cmd+Y sur Mac)

L'historique comprend :

• Ajout d'annotations
• Modification d'annotations
• Suppression d'annotations
• Changement de classes

Enregistrement des annotations

Les annotations sont enregistrées lorsque vous cliquez sur Enregistrer ou que vous quittez la page :

• Enregistrer: Cliquez sur le bouton d'enregistrement ou appuyez sur Ctrl+S
• Annuler : Cliquez sur annuler pour ignorer les modifications
• Avertissement de sauvegarde automatique : Les modifications non enregistrées déclenchent une invite avant de quitter

FAQ

Quelle est la précision de l'annotation SAM ?

SAM fournit des masques de haute qualité pour la plupart des objets. La précision dépend de :

• La distinction de l'objet par rapport à l'arrière-plan
• La qualité et la résolution de l'image
• Le nombre de points positifs/négatifs fournis

Pour de meilleurs résultats, commencez par un point positif au centre de l'objet et ajoutez des points négatifs pour exclure les objets proches.

Puis-je importer des annotations existantes ?

Oui, téléchargez votre jeu de données avec des fichiers d'étiquettes au format YOLO. La plateforme les analyse et les affiche automatiquement dans l'éditeur.

Comment annoter plusieurs objets de la même classe ?

Après avoir dessiné une annotation :

1. Gardez la même classe sélectionnée
2. Dessinez l'annotation suivante
3. Répétez jusqu'à ce que tous les objets soient étiquetés

Le raccourci clavier 1-9 sélectionne rapidement les classes.

Quelle est la différence entre SAM et l'auto-annotation ?

Puis-je entraîner des modèles sur des jeux de données partiellement annotés ?

Oui, mais pour de meilleurs résultats :

• Étiquetez tous les objets de vos classes cibles dans chaque image
• Utilisez la division inconnue pour les images non étiquetées
• Excluez les images non étiquetées de la configuration d'entraînement

📅 Créé il y a 20 jours ✏️ Mis à jour il y a 14 jours

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