Ultralytics Set di dati HUB

Ultralytics I dataset HUB sono una soluzione pratica per gestire e sfruttare i vostri dataset personalizzati.

Una volta caricati, i set di dati possono essere immediatamente utilizzati per l'addestramento dei modelli. Questo approccio integrato facilita la transizione dalla gestione dei set di dati alla formazione dei modelli, semplificando notevolmente l'intero processo.

Guarda: Guardate: Caricare i set di dati su Ultralytics HUB | Passaggio completo della funzione di caricamento dei set di dati

Caricare il set di dati

Ultralytics I dataset HUB sono come i dataset YOLOv5 e YOLOv8 🚀. Utilizzano la stessa struttura e gli stessi formati di etichetta per mantenere tutto semplice.

Prima di caricare un set di dati su Ultralytics HUB, assicurarsi di posizionare il file YAML del set di dati all'interno della directory principale del set di dati e che il file YAML, la directory e lo ZIP del set di dati abbiano lo stesso nome, come mostrato nell'esempio seguente, quindi zippare la directory del set di dati.

Ad esempio, se il dataset si chiama "coco8", come il nostro COCO8 esempio di set di dati, si dovrebbe avere un coco8.yaml all'interno del vostro coco8/ che creerà una cartella coco8.zip quando è chiuso con la zip:

zip -r coco8.zip coco8

È possibile scaricare il nostro set di dati di esempio COCO8 e decomprimerlo per vedere esattamente come strutturare il proprio set di dati.

Il set di dati YAML è lo stesso formato standard di YOLOv5 e YOLOv8 YAML.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8 dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco8/
# Example usage: yolo train data=coco8.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8  ← downloads here (1 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/coco8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images
test: # test images (optional)

# Classes
names:
  0: person
  1: bicycle
  2: car
  3: motorcycle
  4: airplane
  5: bus
  6: train
  7: truck
  8: boat
  9: traffic light
  10: fire hydrant
  11: stop sign
  12: parking meter
  13: bench
  14: bird
  15: cat
  16: dog
  17: horse
  18: sheep
  19: cow
  20: elephant
  21: bear
  22: zebra
  23: giraffe
  24: backpack
  25: umbrella
  26: handbag
  27: tie
  28: suitcase
  29: frisbee
  30: skis
  31: snowboard
  32: sports ball
  33: kite
  34: baseball bat
  35: baseball glove
  36: skateboard
  37: surfboard
  38: tennis racket
  39: bottle
  40: wine glass
  41: cup
  42: fork
  43: knife
  44: spoon
  45: bowl
  46: banana
  47: apple
  48: sandwich
  49: orange
  50: broccoli
  51: carrot
  52: hot dog
  53: pizza
  54: donut
  55: cake
  56: chair
  57: couch
  58: potted plant
  59: bed
  60: dining table
  61: toilet
  62: tv
  63: laptop
  64: mouse
  65: remote
  66: keyboard
  67: cell phone
  68: microwave
  69: oven
  70: toaster
  71: sink
  72: refrigerator
  73: book
  74: clock
  75: vase
  76: scissors
  77: teddy bear
  78: hair drier
  79: toothbrush

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco8.zip

Dopo aver zippato il dataset, è necessario convalidarlo prima di caricarlo su Ultralytics HUB. Ultralytics HUB esegue il controllo di convalida del set di dati dopo il caricamento; pertanto, assicurandosi che il set di dati sia formattato correttamente e privo di errori in anticipo, è possibile evitare eventuali contrattempi dovuti al rifiuto del set di dati.

from ultralytics.hub import check_dataset

check_dataset("path/to/dataset.zip", task="detect")

Una volta che lo ZIP del dataset è pronto, passare alla pagina Datasets facendo clic sul pulsante Datasets nella barra laterale e fare clic sul pulsante Upload Dataset in alto a destra della pagina.

Questa azione attiva la finestra di dialogo Carica set di dati.

Selezionare l'attività del dataset e caricarla nel campo File .zip del dataset.

È possibile impostare un nome e una descrizione personalizzati per il dataset Ultralytics HUB.

Quando si è soddisfatti della configurazione del set di dati, fare clic su Carica.

Dopo che il set di dati è stato caricato ed elaborato, sarà possibile accedervi dalla pagina Datasets.

È possibile visualizzare le immagini del set di dati raggruppate per suddivisioni (Train, Validation, Test).

Inoltre, è possibile analizzare il set di dati facendo clic sulla scheda Panoramica.

Quindi, addestrare un modello sul set di dati.

Scarica il set di dati

Accedere alla pagina Dataset del dataset che si desidera scaricare, aprire il menu a tendina Azioni dataset e fare clic sull'opzione Scarica. Questa azione avvierà il download del set di dati.

Condividi il set di dati

Accedere alla pagina Dataset del dataset che si desidera condividere, aprire il menu a tendina Azioni dataset e fare clic sull'opzione Condividi. Questa azione attiverà la finestra di dialogo Condividi dataset.

Impostare l'accesso generale su "Non in elenco" e fare clic su Salva.

Ora chiunque abbia il link diretto al vostro set di dati può visualizzarlo.

Modifica set di dati

Accedere alla pagina Dataset del dataset che si desidera modificare, aprire il menu a tendina Azioni dataset e fare clic sull'opzione Modifica. Questa azione attiverà la finestra di dialogo Aggiorna dataset.

Applicare le modifiche desiderate al set di dati e confermare le modifiche facendo clic su Salva.

Cancellare il set di dati

Accedere alla pagina Dataset del dataset che si desidera eliminare, aprire il menu a tendina Azioni dataset e fare clic sull'opzione Elimina. Questa azione eliminerà il set di dati.

📅C reato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 2 mesi fa

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