Integrazione con Labelbox#

Ultralytics Platform legge direttamente le esportazioni NDJSON di Labelbox. Non devi incollare alcuna chiave, mantenere attiva alcuna connessione né gestire script di conversione: esporta da Labelbox, carica il file e le tue annotazioni arriveranno come un normale dataset di Platform.

Importazione da Labelbox#

1. Esporta da Labelbox. Apri il progetto di annotazione o il catalogo che vuoi importare e vai alla scheda Data Rows. Seleziona All, fai clic su Export data, scegli i campi da includere e conferma. Stai esportando dal Catalog anziché da un progetto? Abilita Export labels from project e scegli il progetto, altrimenti il file arriverà senza alcuna annotazione.
2. Scarica il file. Labelbox esegue l'esportazione come processo in background. Cercala in Notifications e fai clic su Download al termine per salvare il file .ndjson.
3. Carica su Platform. Crea un nuovo dataset e carica il file .ndjson, oppure incolla un link diretto al file. Puoi anche iniziare da Settings > Integrations > Labelbox.
4. Addestra. Al termine dell'elaborazione, modifica le annotazioni e addestra esattamente come con qualsiasi altro dataset di Platform.

A differenza di CVAT e Label Studio, non c'è alcun formato da scegliere: l'esportazione nativa di Labelbox è quella supportata.

Esportazione con l'SDK#

Labelbox offre l'attività di esportazione anche nel suo SDK Python, che è l'opzione più semplice per una pipeline ripetibile. Trasmetti l'attività in streaming e scrivi un oggetto JSON per riga:

import json

import labelbox

client = labelbox.Client(api_key="YOUR_LABELBOX_API_KEY")
export_task = labelbox.ExportTask.get_task(client, "YOUR_EXPORT_TASK_ID")
export_task.wait_till_done()  # streaming a task that isn't COMPLETE raises

with open("dataset.ndjson", "w") as f:
    f.writelines(json.dumps(data_row.json) + "\n" for data_row in export_task.get_buffered_stream())

Cosa viene importato#

Platform riconosce autonomamente il formato Labelbox e associa i riquadri di delimitazione e i poligoni al corrispondente tipo di attività YOLO:

Il campo name di ogni oggetto diventa il nome della classe: quindi un'annotazione "name": "Dog" viene importata come classe Dog, non come il suo value in minuscolo; le coordinate dei pixel vengono normalizzate in base alle dimensioni media_attributes nell'esportazione. Ogni immagine prende il nome dal proprio data_row.external_id, ricorrendo al nome del file nell'URL firmato quando l'esportazione non contiene alcun ID esterno. Un'esportazione del catalogo senza annotazioni viene importata come dataset di immagini senza etichette, pronto per essere annotato nell'editor di annotazioni di Platform.

Una singola riga di dati è simile a questa, ridotta ai campi letti da Platform:

{
    "data_row": {
        "external_id": "000000000307.jpg",
        "row_data": "https://storage.labelbox.com/...?Expires=...&Signature=..."
    },
    "media_attributes": { "height": 480, "width": 640, "mime_type": "image/jpeg" },
    "projects": {
        "<project-id>": {
            "labels": [
                {
                    "annotations": {
                        "objects": [
                            {
                                "name": "Dog",
                                "annotation_kind": "ImageBoundingBox",
                                "bounding_box": { "top": 200.0, "left": 407.0, "height": 172.0, "width": 176.0 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Tutto il resto dell'esportazione — embeddings, metadata_fields, attachments, project_details — viene ignorato. È consigliabile deselezionare gli embedding durante l'esportazione: in un'esportazione di esempio rappresentavano circa i quattro quinti del file, contro un quinto per i campi effettivamente letti da Platform.

FAQ#