Preparazione dei dati#
La preparazione dei dati è il fondamento dei modelli efficaci di visione artificiale. Ultralytics Platform offre strumenti completi per gestire i dati di addestramento, dal caricamento all'annotazione fino all'analisi.
Guarda: Inizia a usare la piattaforma Ultralytics - Dati
Panoramica#
La sezione Data di Ultralytics Platform ti aiuta a:
- Caricare immagini, video e file di dataset (ZIP, TAR inclusi
.tar.gz/.tgz, NDJSON) - Importare da un URL incollando un link diretto a un archivio o a un'esportazione NDJSON, oppure da Roboflow
- Collegare Google Cloud Storage, Amazon S3 o Azure Blob Storage e usare i dati sul posto senza caricarne una copia
- Mantenere i pixel on-premise con i worker CPU/GPU Enterprise On Premise
- Annotare con strumenti di disegno manuale e annotazione intelligente con SAM (SAM 2.1, SAM 3 o SAM 3.1 predefinito), modelli YOLO o modelli guidati da prompt di classe — modelli open source ospitati o modelli a pagamento dei provider — su dataset di rilevamento con 1–200 classi
- Gestire le classi rinominandole, cambiandone il colore, unendole ed eliminandole nell'intero dataset
- Ampliare i dataset con Trova immagini simili o Genera immagini simili, quindi annotare le immagini che decidi di conservare
- Sfocare i volti nelle immagini esistenti o nei caricamenti futuri
- Analizzare i dati con statistiche, visualizzazioni e clustering basato su embedding
- Esportare in formato NDJSON per il training locale
Workflow#
graph LR
A[Upload]:::start --> B[Annotate]:::proc
B --> D[Train]:::out
B --> C[Analyze]:::proc
classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
classDef out fill:#9C27B0,color:#fff| Fase | Descrizione |
|---|---|
| Carica | Importa immagini, video o archivi con elaborazione automatica |
| Annota | Etichetta i dati con strumenti manuali oppure usa l'annotazione intelligente con SAM (rilevamento, segmentazione, semantica e OBB), YOLO o modelli guidati da prompt di classe — modelli open source ospitati o modelli a pagamento dei provider — su dataset di rilevamento con 1–200 classi |
| Analizza | Visualizza distribuzioni delle classi, mappe di calore spaziali, statistiche sulle dimensioni e cluster di embedding |
| Esporta | Scarica in formato NDJSON per l'uso offline |
Attività supportate#
I dataset di Ultralytics Platform supportano tutti i 7 tipi di attività YOLO:
| Attività | Descrizione | Strumento di annotazione |
|---|---|---|
| Rilevamento | Rilevamento di oggetti con riquadri di delimitazione | Strumento rettangolo |
| Segmentazione | Segmentazione delle istanze con maschere di pixel | Strumento poligono |
| Semantica | Segmentazione semantica con regioni di pixel per classe | Strumento poligono |
| Profondità | Mappe di profondità metriche per pixel | Target importati |
| Classificazione | Classificazione a livello di immagine | Selettore di classe |
| Pose | Stima dei keypoint con modelli di scheletro integrati e personalizzati | Strumento keypoint |
| OBB | Riquadri di delimitazione orientati per oggetti ruotati | Strumento riquadro orientato |
Il tipo di attività viene impostato quando crei un dataset e determina quali strumenti di annotazione sono disponibili. Puoi modificarlo in seguito dal selettore del tipo di attività nell'intestazione del dataset, ma dopo il passaggio le annotazioni incompatibili non verranno visualizzate. Il passaggio alla profondità o da essa è consentito solo quando il dataset è vuoto — consulta Modifica dataset.
Funzionalità principali#
Archiviazione intelligente#
Ultralytics Platform gestisce l'archiviazione in modo efficiente:
- Deduplicazione: le immagini identiche nella stessa area dati vengono archiviate una sola volta
- Integrità: i caricamenti vengono verificati per garantirne l'integrità
- Efficienza: archiviazione ottimizzata ed elaborazione rapida
URI dei dataset#
Fai riferimento ai dataset usando il formato URI ul:// (consulta Usare i dataset della Platform):
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-datasetQuesto consente di eseguire il training sui dataset della Platform da qualsiasi computer in cui sia configurata la tua chiave API.
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(data="ul://username/datasets/my-dataset", epochs=100)Versionamento dei dataset#
Crea snapshot NDJSON immutabili del dataset per un training riproducibile. Ogni versione registra il numero di immagini, classi e annotazioni al momento della creazione. Per i dettagli, consulta la scheda Versions.
Schede dei dataset#
Le pagine dei dataset possono mostrare fino a sei schede, a seconda dello stato del dataset e delle tue autorizzazioni:
| Scheda | Descrizione |
|---|---|
| Immagini | Sfoglia le immagini in visualizzazione a griglia, compatta o tabellare con sovrapposizioni delle annotazioni |
| Classi | Visualizza, rinomina, cambia il colore, unisci ed elimina le classi con il conteggio delle etichette per ciascuna classe |
| Grafici | Statistiche automatiche: distribuzione degli split, conteggi delle classi, mappe di calore |
| Modelli | Modelli addestrati su questo dataset, con metriche e stato |
| Versioni | Crea, confronta, scarica e ripristina snapshot NDJSON immutabili |
| Errori | Immagini la cui elaborazione non è riuscita, con dettagli sugli errori e indicazioni per correggerli |
Classes viene visualizzata quando il dataset contiene immagini e la relativa attività ha delle classi, mentre Charts viene visualizzata ogni volta che il dataset contiene immagini. Errors viene visualizzata solo in presenza di errori di elaborazione. Versions viene visualizzata quando hai accesso in modifica o, in modalità di sola lettura, quando esistono già delle versioni.
Clustering#
Esplora il dataset con un grafico a dispersione 2D interattivo in cui le immagini visivamente simili si trovano vicine: è utile per individuare cluster, duplicati e valori anomali e per esaminare la distribuzione degli split o delle classi nei dati. Seleziona un'area con il lazo o fai clic su un punto per filtrare la galleria e visualizzare le immagini corrispondenti. L'analisi richiede da 20 a 200.000 immagini senza errori. Gli stessi embedding ti consentono di trovare immagini simili nei dataset pubblici, nei tuoi dataset e in quelli del team e di aggiungerle ai tuoi. Per i dettagli, consulta Clustering.
Statistiche e visualizzazione#
La scheda Charts fornisce analisi automatiche, tra cui:
- Distribuzione degli split: grafico ad anello del numero di immagini di train/val/test
- Classi principali: grafico ad anello delle 10 classi di annotazione più frequenti
- Dimensioni delle immagini: istogramma della distribuzione della larghezza e dell'altezza delle immagini (in pixel)
- Dimensioni delle immagini 2D: mappa di calore 2D di larghezza e altezza con linee guida del rapporto d'aspetto
- Posizioni delle annotazioni: mappa di calore 2D delle posizioni centrali dei riquadri di delimitazione
- Punti per istanza: distribuzione del numero di vertici dei poligoni o di punti chiave (dataset di segmentazione/pose)
Vedi la scheda Grafici per l'elenco completo.
Link rapidi#
- Dataset: carica, gestisci ed esporta i tuoi dati di addestramento
- Annotazione: etichetta i dati con strumenti manuali e assistiti dall'IA
- Addestramento cloud: addestra modelli sui tuoi dataset annotati
- URI del dataset: usa gli URI
ul://per addestrare da qualsiasi luogo
Domande frequenti#
Ultralytics Platform supporta:
Immagini: JPEG, PNG, WebP, BMP, TIFF, HEIC, AVIF, JP2, DNG, MPO (max 50 MB ciascuna)
Video: MP4, WebM, MOV, MKV, M4V (max 1 GB, fotogrammi estratti a 1 FPS, max 100 fotogrammi)
File di dataset: archivi ZIP o TAR contenenti
.tar.gze.tgz(max 10 GB con Free, 20 GB con Pro, 50 GB con Enterprise), con immagini e, facoltativamente, etichette in formato YOLO, JSON COCO o JSON LabelMe, maschere PNG semantiche o mappe di profondità, oltre a esportazioni Ultralytics NDJSON o Labelbox in formato NDJSONPuoi anche importare uno qualsiasi di questi formati di archivio o NDJSON incollando un link HTTP(S) diretto nella scheda
URLdella finestra di dialogoNew Dataset. Le etichette XML Pascal VOC vengono rilevate, ma non importate.I limiti di spazio di archiviazione dipendono dal tuo piano:
Piano Limite di archiviazione Free 100 GB Pro 500 GB Enterprise Illimitato Limiti per singolo file: immagini 50 MB, video 1 GB, dataset 10 GB con Free / 20 GB con Pro / 50 GB con Enterprise
Sì! Usa il formato URI del dataset per addestrare in locale:
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY" yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100Oppure esporta il tuo dataset in formato NDJSON per trasferirne i metadati, le suddivisioni, le annotazioni e gli URL firmati delle immagini.