データ準備#
データ準備は、成功するcomputer visionモデルの基盤です。Ultralytics Platformは、アップロードからアノテーション、分析に至るまで、トレーニングデータの管理のための包括的なツールを提供します。
Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Data
概要#
Ultralytics Platformのデータセクションでは、以下のことができます：
- 画像、動画、およびデータセットファイル（
.tar.gz/.tgzを含むZIP、TAR、NDJSON）をアップロードします。 - アーカイブまたはNDJSONエクスポートへの直リンクを貼り付けてURLからインポートするか、Roboflowからインポートします
- Google Cloud Storage、Amazon S3、またはAzure Blob Storageを接続し、コピーをアップロードすることなくデータをその場で使用します。
- EnterpriseのOn Premise CPU/GPUワーカーを使用して、ピクセルをオンプレミスに保持します。
- 手動描画ツールとSAMを活用したスマートラベリングでアノテーションを行います。-SAM 2.1または新しいSAM 3から選択できます。
- データセット全体にわたってクラスの名前変更、色の変更、統合、削除を行ってクラスを管理します
- 統計情報、視覚化、および埋め込みベースのクラスタリングを使用してデータを分析します
- ローカルでのトレーニングのためにNDJSON formatでエクスポートします。
ワークフロー#
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| ステージ | 説明 |
|---|---|
| アップロード | 自動処理による画像、動画、アーカイブのインポート |
| アノテーション | 手動ツールでデータをラベリングするか、detect、segment、semantic、OBB用のSAMアノテーションを使用します。 |
| 分析 | クラス分布、空間ヒートマップ、次元の統計情報、および埋め込みクラスターを表示します |
| エクスポート | オフラインで使用するためにNDJSON formatでダウンロードします。 |
サポートされているタスク#
Ultralytics Platformのデータセットは、すべての7つのYOLOタスクタイプをサポートしています：
| タスク | 説明 | アノテーションツール |
|---|---|---|
| Detect | バウンディングボックスによる物体検出 | 矩形ツール |
| Segment | ピクセルマスクによるインスタンスセグメンテーション | ポリゴンツール |
| Semantic | クラスごとのピクセル領域によるセマンティックセグメンテーション | ポリゴンツール |
| Depth | ピクセルごとのメトリック深度マップ | インポートされたターゲット |
| Classify | 画像レベルの分類 | クラスセレクター |
| Pose | 組み込みおよびカスタムのスケルトンテンプレートを使用したキーポイント推定 | キーポイントツール |
| OBB | 回転物体用の指向性バウンディングボックス | 指向性ボックスツール |
タスクタイプはデータセットの作成時に設定され、利用可能なアノテーションツールを決定します。後からデータセットのヘッダーにあるタスクセレクターで変更できますが、切り替え後は互換性のないアノテーションは表示されません。デプロイへの切り替え、またはデプロイからの切り替えは、データセットが空の場合のみ許可されます。詳細は Edit Dataset をご覧ください。
主な特徴#
スマートストレージ#
Ultralytics Platformはストレージを効率的に管理します：
- 重複排除：同じデータ領域内の同一の画像は1回だけ保存されます
- 整合性：アップロードされたデータの整合性が検証されます
- 効率性: 最適化されたストレージと高速な処理
データセットURI#
ul:// URI形式を使用してデータセットを参照します（Using Platform Datasetsを参照してください）。
yolo train data=ul://username/datasets/my-datasetこれにより、API keyが設定されている任意のマシンから、プラットフォーム上のデータセットでトレーニングを行うことができます。
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(data="ul://username/datasets/my-dataset", epochs=100)データセットのバージョニング#
再現可能なトレーニングのために、データセットの変更不可能なNDJSONスナップショットを作成します。各バージョンは、作成時点の画像数、クラス数、およびアノテーション数を取得します。詳細はVersions Tabをご覧ください。
データセットタブ#
データセットの状態と権限に応じて、データセットページには最大6つのタブが表示されます：
| タブ | 説明 |
|---|---|
| 画像数 | グリッド、コンパクト、またはテーブルビューで、アノテーションオーバーレイ付きの画像を閲覧 |
| Classes | クラスごとのラベル数を確認しながら、クラスの表示、名前変更、色の変更、統合、削除を行います |
| チャート | 自動統計：分割分布、クラス数、ヒートマップ |
| モデル数 | メトリクスとステータスとともに、このデータセットでトレーニングされたModels |
| バージョン | 再現性を確保するために、変更不可能なNDJSONのスナップショットを作成、ダウンロード、および復元します |
| Errors | 処理に失敗した画像とエラー詳細、および修正ガイダンス |
Classes は、データセットに画像があり、そのタスクにクラスが存在する場合に表示され、Charts は画像が存在する場合にいつでも表示されます。Errors は処理失敗が存在する場合のみ表示されます。Versions は編集権限がある場合、またはすでにバージョンが存在する読み取り専用モードで表示されます。
クラスタリング#
視覚的に似た画像が近くに配置されるインタラクティブな2D散布図としてデータセットを探索します。これは、クラスター、重複、外れ値を発見したり、データ全体に分割やクラスがどのように分布しているかを検査したりするのに役立ちます。プロットの領域を投げ縄選択して、その画像にギャラリーを絞り込むことができます。分析には、エラーのない画像を20枚から200,000枚まで使用する必要があります。詳細はClusteringをご覧ください。
統計と視覚化#
Chartsタブには、以下を含む自動分析が提供されます。
- 分割分布: 学習/検証/テストの画像数を示すドーナツチャート
- 上位クラス：アノテーション数が最も多い10個のクラスのドーナツチャート
- 画像寸法: 画像の幅と高さの分布のヒストグラム（ピクセル単位）
- 画像寸法2D: アスペクト比のガイドライン付き、幅対高さの2Dヒートマップ
- アノテーション位置: バウンディングボックスの中心位置の2Dヒートマップ
- インスタンスあたりのポイント数: ポリゴンの頂点またはキーポイント数の分布（セグメント/ポーズデータセット）
全リストについてはCharts tabをご覧ください。
クイックリンク#
- Datasets: トレーニングデータのアップロード、管理、エクスポート
- Annotation: 手動ツールおよびAI支援ツールによるデータのラベリング
- Cloud Training: アノテーション済みデータセットでのモデルのトレーニング
- Dataset URI:
ul://URIを使用してどこからでもトレーニングを実行
よくある質問 (FAQ)#
Ultralytics Platformは以下をサポートしています：
画像: JPEG、PNG、WebP、BMP、TIFF、HEIC、AVIF、JP2、DNG、MPO（各最大50MB）
動画: MP4、WebM、MOV、MKV、M4V (最大1GB、1 FPSでフレームを抽出、最大100フレーム)
データセットファイル：
.tar.gzおよび.tgzを含むZIPまたはTARアーカイブ（Freeプランでは最大10GB、Proプランでは20GB、Enterpriseプランでは50GB）で、画像に加え、オプショナルのYOLO-formatまたはCOCO JSONラベル、およびNDJSONエクスポートが含まれていますこれらすべてのアーカイブ形式またはNDJSON形式は、
New DatasetダイアログのURLタブに直接HTTP(S)リンクを貼り付けることでもインポートできます。Pascal VOC XMLラベルは検出されますが、インポートはされません。ストレージ制限はプランによって異なります：
プラン ストレージ制限 無料 100 GB Pro 500 GB Enterprise 無制限 個別のファイル制限：画像50MB、動画1GB、データセットはFreeで10GB / Proで20GB / Enterpriseで50GB
はい！データセットURI形式を使用してローカルでトレーニングできます：
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY" yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100または、データセットをNDJSON formatでエクスポートして、そのメタデータ、分割、アノテーション、および署名付き画像URLを転送します。