Jeux de données#

Les jeux de données Ultralytics Platform offrent une solution simplifiée pour gérer tes données d'entraînement. Après le téléchargement, la plateforme traite automatiquement les images, les étiquettes et les statistiques. Un jeu de données est prêt à être entraîné une fois le traitement terminé et s'il contient au moins une image dans la division train, au moins une image dans la division val ou test, au moins une image étiquetée et un total d'au moins deux images.

Charger un dataset#

Ultralytics Platform accepte plusieurs formats de chargement pour plus de flexibilité.

Formats pris en charge#

Prise en charge des codecs vidéo#

L'extension de fichier seule ne suffit pas : une vidéo peut tout de même échouer si son codec ne peut pas être décodé par le worker d'ingestion de la plateforme.

ffmpeg -i input.mov \
  -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p \
  -c:a aac -movflags +faststart \
  output.mp4

Préparation de ton dataset#

La plateforme prend en charge Ultralytics YOLO, COCO, Ultralytics NDJSON et les téléchargements bruts (non annotés) :

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

Pour connaître les détails des formats spécifiques aux tâches, consulte les tâches prises en charge et la vue d'ensemble des jeux de données.

Processus de chargement#

Pour créer un dataset :

1. Navigue vers Annotate dans la barre latérale
2. Clique sur New Dataset
3. Sélectionne le type de tâche (voir les tâches prises en charge)
4. Ajoute un nom et une description optionnelle
5. Définis la visibilité (publique ou privée) et la licence optionnelle (voir les licences disponibles)
6. Ajoute des fichiers et clique sur Create & Upload, ou clique sur Create Dataset pour commencer avec un jeu de données vide

Pour ajouter des fichiers à un jeu de données existant, ouvre sa page et fais glisser les fichiers dans la galerie ou clique sur l'icône de téléchargement dans l'en-tête de la page. L'icône de téléchargement ouvre directement le sélecteur de fichiers natif de ton navigateur car la tâche du jeu de données est déjà définie.

Après le chargement, la plateforme traite tes données via un pipeline à plusieurs étapes :

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

1. Validation : Vérifications du format et de la taille
2. Normalisation : Les grandes images sont redimensionnées (max 4096px, dimension minimale 28px)
3. Miniatures : Aperçus WebP 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#

Visualise les images de ton dataset dans plusieurs mises en page.

Ouvre le panneau Clustering depuis la barre d'outils de la galerie pour explorer ton jeu de données sous forme de nuage de points 2D interactif.

Tri et filtrage#

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

Visionneuse plein écran#

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

• Navigation : Touches fléchées ou aperçus miniatures pour parcourir
• Informations sur l'image : Examine les propriétés générées par la plateforme, les métadonnées personnalisées et les métadonnées de fichier intégrées telles que l'EXIF
• Métadonnées personnalisées : Les propriétaires et les éditeurs peuvent ajouter ou remplacer un objet JSON, comprenant des valeurs imbriquées jusqu'à 500 000 caractères sérialisés et des clés de niveau supérieur jusqu'à 128 caractères
• Annotations : Basculer la visibilité de la superposition d'annotations
• Répartition par classe : Nombre d'étiquettes par classe avec indicateurs colorés
• Annotate : Lorsque tu as les droits de modification, les contrôles d'annotation sont actifs immédiatement dès que la visionneuse plein écran s'ouvre sur le bureau
• Télécharger : Télécharge le fichier image original
• Supprimer : Supprime l'image du jeu de données
• Zoom : Cmd/Ctrl+Scroll, Cmd/Ctrl++ ou Cmd/Ctrl+= pour zoomer, et Cmd/Ctrl+- pour dézoomer
• Réinitialiser la vue : Cmd/Ctrl + 0 ou le bouton de réinitialisation pour adapter l'image à la visionneuse
• Panoramique : Maintiens la touche Space enfoncée et fais glisser pour déplacer le canevas lorsque tu as zoomé
• Vue pixel : Active le rendu pixélisé pour une inspection détaillée

Filtrer par séparation (split)#

Filtrer les images par leur séparation dans le jeu de données :

Clustering#

Le panneau Clustering projette ton jeu de données dans un nuage de points 2D interactif où les images visuellement similaires sont regroupées. Utilise-le pour faire surface aux clusters, repérer les doublons et les valeurs aberrantes, et inspecter la façon dont les divisions ou les classes sont réparties dans tes données, sans quitter la galerie. Ouvre-le depuis l'icône du graphique de dispersion dans la barre d'outils de la galerie sur n'importe quelle page de jeu de données.

Exécution de l'analyse#

Lancer une analyse :

1. Ouvre un jeu de données et clique sur l'icône de graphique en nuage de points dans la barre d'outils de la galerie
2. Clique sur Analyze Dataset
3. Attends que la barre de progression se termine — les résultats apparaissent dans le même panneau

L'analyse s'exécute en arrière-plan et peut prendre quelques minutes selon la taille de ton jeu de données. Tu peux fermer le panneau, quitter la page et revenir plus tard.

Visualisation#

Une fois l'analyse terminée, le panneau affiche un nuage de points 2D de toutes les images analysées. Les filtres de la galerie (séparation, classe, étiqueté/non étiqueté) estompent les points hors filtre afin que tu puisses te concentrer sur le sous-ensemble qui t'intéresse.

Colorer par#

Modifie la façon dont les points de données sont colorés à l'aide du menu déroulant Color by dans la barre d'outils du panneau. Change de mode d'affichage à tout moment : le graphique se recolore instantanément pour que tu puisses voir comment les divisions, les classes ou les propriétés des images sont réparties dans tes clusters :

Sélection au lasso#

Trace une sélection libre autour d'une région pour mettre en valeur des points sur le graphique. La galerie filtre les images correspondantes afin que tu puisses les inspecter, les réétiqueter, les déplacer ou les supprimer à l'aide des opérations sur les images habituelles.

Déplacer et zoomer#

Navigue dans les grands nuages de points directement avec ta souris et ton clavier :

Ré-analyser#

Si ton jeu de données est modifié après l'analyse, un bouton Re-analyze apparaît en haut du panneau pour les propriétaires et les éditeurs.

Clique sur Re-analyze pour recalculer les embeddings et la projection 2D à partir de zéro.

Onglets de jeu de données#

Chaque page de jeu de données peut afficher jusqu'à six onglets, selon l'état du jeu de données et tes autorisations :

Onglet Images#

La vue par défaut affichant la galerie d'images avec des superpositions d'annotations. Prend en charge les modes d'affichage grille, compact et tableau. Fais glisser et dépose des fichiers ici pour ajouter plus d'images.

Onglet Classes#

Cet onglet apparaît lorsque le jeu de données contient des images.

Gérer les classes d'annotation pour ton jeu de données :

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

Onglet Graphiques#

Cet onglet apparaît lorsque le jeu de données contient des images.

Statistiques automatiques calculées à partir de ton jeu de données :

Onglet Modèles#

Affiche tous les modèles entraînés sur ce jeu de données dans un tableau interrogeable :

Onglet Erreurs#

Cet onglet n'apparaît que lorsqu'un ou plusieurs fichiers échouent au traitement.

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

• Bannière d'erreur : nombre total d'images ayant échoué et conseils
• Tableau d'erreurs : nom de fichier, description de l'erreur conviviale, conseils de correction et miniature de prévisualisation
• 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#

Crée des instantanés NDJSON immuables de ton jeu de données pour un entraînement reproductible. Chaque version capture le nombre d'images, le nombre de classes, le nombre d'annotations et la taille du fichier au moment de la création.

Pour créer une version :

1. Ouvre l'onglet Versions
2. Optionnellement, saisis une description (par exemple, "Ajout de 500 images d'entraînement" ou "Correction d'annotations mal étiquetées")
3. Clique sur + New Version
4. La nouvelle version apparaît dans le tableau
5. Utilise les actions de ligne pour télécharger, restaurer ou supprimer la version

Chaque version est numérotée séquentiellement (v1, v2, v3...). Tu peux télécharger une version enregistrée tant qu'elle reste dans le tableau des versions.

Exporter le Dataset#

Exporte ton jeu de données pour une utilisation hors ligne avec un téléchargement NDJSON depuis l'en-tête du jeu de données ou l'onglet Versions.

Pour exporter :

1. Clique sur le bouton Download (icône de téléchargement) dans l'en-tête du jeu de données
2. Télécharge l'instantané NDJSON actuel directement
3. Utilise l'onglet Versions quand tu souhaites un instantané numéroté immuable que tu peux retélécharger plus tard

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

{"type": "dataset", "task": "detect", "name": "my-dataset", "description": "...", "bytes": 12345678, "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", "metadata": {"location": {"site": "factory-1"}, "reviewed": true}, "annotations": {"boxes": [[0, 0.5, 0.5, 0.2, 0.3]]}}
{"type": "image", "file": "img002.jpg", "url": "https://...", "width": 1280, "height": 720, "split": "val"}

L'objet optionnel au niveau de l'image metadata est conservé lorsqu'un fichier NDJSON est importé dans la plateforme. Tu peux l'inspecter ou le modifier depuis le panneau d'informations en plein écran de l'image. Pour les téléchargements d'archives programmatiques, l'API d'ingestion de jeux de données accepte l'arborescence de chemins équivalente imageMetadata.

Consulte la documentation du format Ultralytics NDJSON pour connaître la spécification complète.

Opérations sur les images#

Actions rapides#

Fais un clic droit sur n'importe quelle image dans la vue Grille ou Compacte pour accéder aux actions rapides :

Déplacement en masse vers une division#

Réassigne les images sélectionnées à une division différente au sein du même jeu de données :

1. Passe à la vue Tableau
2. Sélectionne les images à l'aide des cases à cocher
3. Fais un clic droit pour ouvrir le menu contextuel
4. Choisis Move to split > Train, Validation ou Test

Tu peux aussi glisser-déposer des images sur les onglets de filtrage des divisions dans la vue grille.

Redistribution des divisions#

Redistribue toutes les images entre les divisions d'entraînement, de validation et de test en utilisant des ratios personnalisés :

1. Clique sur la barre de division dans la barre d'outils du jeu de données pour ouvrir la boîte de dialogue Redistribuer les divisions
2. Ajuste les pourcentages de division en utilisant l'une des méthodes ci-dessous
3. Vérifie l'aperçu en direct du nombre d'images pour confirmer la distribution
4. Clique sur Appliquer pour réassigner aléatoirement toutes les images selon tes pourcentages

La boîte de dialogue propose trois façons de définir tes proportions de division cibles :

Un aperçu en direct montre exactement combien d'images atterriront dans chaque division avant que tu n'appliques les changements.

Suppression en masse#

Supprime plusieurs images en une seule fois :

1. Sélectionne les images dans la vue tableau
2. Fais un clic droit et choisis Delete
3. Confirme la suppression

URI du jeu de données#

Fais référence aux jeux de données de la plateforme en utilisant le format d'URI ul:// (voir Utilisation des jeux de données de la plateforme) :

ul://username/datasets/dataset-slug

Tu peux aussi coller directement une URL web de jeu de données ou de modèle (par exemple https://platform.ultralytics.com/username/datasets/dataset-slug) ; elle est automatiquement convertie vers l'URI ul://. Transmettre une liste de jeux de données permet d'affiner un modèle de base sur chacun d'eux en série, par exemple model.train(data=["ul://username/datasets/a", "ul://username/datasets/b"]).

Utilise cet URI pour entraîner des modèles depuis n'importe où :

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

Licences disponibles#

La Platform prend en charge les licences suivantes pour les jeux de données :

Paramètres de visibilité#

Contrôle qui peut voir ton jeu de données :

La visibilité est définie lors de la création d'un jeu de données dans la boîte de dialogue New Dataset à l'aide d'un bouton bascule. Les jeux de données publics sont visibles sur la page Explore.

Modifier le jeu de données#

Les métadonnées du jeu de données sont éditées en ligne directement sur la page du jeu de données — aucune boîte de dialogue nécessaire :

• Name : Clique sur le nom du jeu de données pour le modifier. Les modifications sont enregistrées automatiquement lors de la perte de focus ou de Enter.
• Description : Clique sur la description (ou l'espace réservé "Ajouter une description...") pour la modifier. Les modifications s'enregistrent automatiquement.
• Type de tâche : Clique sur le badge de tâche pour sélectionner un type de tâche différent.
• Licence : Clique sur le sélecteur de licence pour changer la licence du jeu de données.

Métadonnées personnalisées#

Ouvre Plus d'actions et sélectionne Informations pour examiner deux sections :

• Métadonnées Ultralytics : Détails de la Platform en lecture seule tels que l'ID du dataset, le propriétaire, la tâche, les nombres d'images et d'annotations, la région de stockage et les horodatages
• Métadonnées personnalisées : Ton propre objet JSON pour la provenance, les conditions de capture, les ID clients, la gouvernance ou d'autres données contextuelles

Les spectateurs de l'espace de travail peuvent inspecter les métadonnées, tandis que les membres disposant d'un accès en modification peuvent remplacer l'objet de métadonnées personnalisées. L'objet de métadonnées sérialisé est limité à 500 000 caractères, et chaque clé de niveau supérieur est limitée à 128 caractères. Enregistre un objet vide ({}) pour effacer les métadonnées personnalisées.

Cloner un dataset#

Lors de la consultation d'un jeu de données public qui ne t'appartient pas, clique sur Clone Dataset pour ouvrir la boîte de dialogue de clonage. Vérifie l'espace de travail de destination, le nom, la visibilité et la licence, puis confirme le clonage. La copie comprend toutes les images, annotations et définitions de classes. Les jeux de données sources publics restent publics par défaut dans les espaces de travail dont la visibilité par défaut est publique ; les clones d'espaces de travail Enterprise sont privés par défaut. Si le jeu de données d'origine possède une licence copyleft, le clone en hérite et le sélecteur de licence est verrouillé.

Mettre en favori et partager#

• Mettre en favori (Star) : Clique sur le bouton étoile pour ajouter un jeu de données à tes favoris. Le nombre d'étoiles est visible par tous les utilisateurs.
• Partager (Share) : Pour les jeux de données publics, clique sur le bouton de partage pour copier un lien ou partager sur les réseaux sociaux.

Supprimer le Dataset#

Supprime un jeu de données dont tu n'as plus besoin :

1. Clique sur l'icône de corbeille Delete dataset dans l'en-tête du dataset
2. Confirme dans la boîte de dialogue : "Ceci déplacera [name] vers la corbeille. Tu pourras le restaurer dans un délai de 30 jours."

Entraîner sur un jeu de données#

Lance l'entraînement directement depuis ton jeu de données :

1. Clique sur New Model sur la page du jeu de données
2. Sélectionne un projet ou crée-en un nouveau
3. Configure les paramètres d'entraînement
4. Lance l'entraînement

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Consulte Cloud Training pour plus de détails.

FAQ#