Ultralytics HUBデータセット
Ultralytics HUBデータセットは、カスタムデータセットを管理および活用するための実用的なソリューションです。
アップロードが完了すると、データセットをすぐにモデルのトレーニングに利用できます。この統合されたアプローチにより、データセット管理からモデルトレーニングへのシームレスな移行が促進され、プロセス全体が大幅に簡素化されます。
見る: Ultralytics HUBへのデータセットのアップロード | データセットアップロード機能の完全なウォークスルー
データセットのアップロード
Ultralytics HUBデータセットは、YOLOv5およびYOLOv8のデータセットと非常によく似ています。すべてをシンプルに保つために、同じ構造とラベル形式を使用します。
Ultralytics HUBにデータセットをアップロードする前に、データセットのYAMLファイルをデータセットのルートディレクトリ内に配置し、データセットのYAML、ディレクトリ、ZIPの名前が同じであることを確認してください。以下の例に示すように、データセットのディレクトリをZIP圧縮してください。
たとえば、データセットが「coco8」という名前の場合、 COCO8 データセットの例では、以下のような構成になっているはずです。 coco8.yaml あなたの coco8/ ディレクトリが作成され、 coco8.zip zip圧縮時:
zip -r coco8.zip coco8
弊社のCOCO8サンプルデータセットをダウンロードして解凍し、データセットの構造を正確に確認してください。
データセットYAMLは、標準のYOLOv5およびYOLOv8 YAML形式と同じです。
coco8.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/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: 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
データセットをzipした後、Ultralytics HUBにアップロードする前に検証する必要があります。Ultralytics HUBは、アップロード後にデータセットの検証チェックを実行するため、事前にデータセットが正しくフォーマットされ、エラーがないことを確認することで、データセットの拒否による遅延を防ぐことができます。
from ultralytics.hub import check_dataset
check_dataset("path/to/dataset.zip", task="detect")
データセットのZIPの準備ができたら、サイドバーの[データセット]ボタンをクリックして[データセット]ページに移動し、ページの右上にある[データセットをアップロード]ボタンをクリックします。
この操作により、データセットのアップロードダイアログが起動します。
データセットのデータセットタスクを選択し、データセット.zipファイルフィールドにアップロードします。
Ultralytics HUBデータセットにカスタム名と説明を設定する追加オプションがあります。
データセットの構成に満足したら、アップロードをクリックします。
データセットがアップロードおよび処理されると、データセットページからアクセスできるようになります。
データセット内の画像を、分割（Train、Validation、Test）ごとにグループ化して表示できます。
ヒント
各画像は、視覚化を向上させるために拡大できます。
また、概要タブをクリックして、データセットを分析できます。
次に、データセットでモデルをトレーニングします。
データセットのダウンロード
ダウンロードしたいデータセットのデータセットページに移動し、データセットアクションのドロップダウンを開いて、ダウンロードオプションをクリックします。この操作により、データセットのダウンロードが開始されます。
データセットの共有
情報
Ultralytics HUBの共有機能は、データセットを他のユーザーと共有するための便利な方法を提供します。この機能は、既存のUltralytics HUBユーザーと、まだアカウントを作成していないユーザーの両方に対応するように設計されています。
注
データセットの一般的なアクセスを制御できます。
一般アクセスを「非公開」に設定すると、自分だけがアクセスできるようになります。または、一般アクセスを「非公開リスト」に設定すると、Ultralytics HUBアカウントの有無にかかわらず、データセットへの直接リンクを知っている人なら誰でも閲覧できるようになります。
共有したいデータセットのデータセットページに移動し、データセットアクションのドロップダウンを開いて、共有オプションをクリックします。この操作により、データセットの共有ダイアログが起動されます。
一般アクセスを「非公開」に設定し、保存をクリックします。
これで、データセットへの直接リンクを知っている人は誰でもそれを表示できます。
ヒント
データセットの共有ダイアログに表示されるデータセットのリンクをクリックするだけで、コピーできます。
データセットの編集
編集したいデータセットのデータセットページに移動し、データセットアクションのドロップダウンを開いて、編集オプションをクリックします。この操作により、データセットの更新ダイアログが起動されます。
データセットに必要な変更を適用し、保存をクリックして変更を確定します。
データセットの削除
削除したいデータセットのデータセットページに移動し、データセットアクションのドロップダウンを開いて、削除オプションをクリックします。この操作により、データセットが削除されます。
