Labelbox連携#

Ultralytics PlatformはLabelboxのNDJSONエクスポートを直接読み込みます。貼り付けるキーも、維持すべき接続も、保守する変換スクリプトも必要ありません。Labelboxからエクスポートしてファイルをアップロードするだけで、ラベルが通常のPlatformデータセットとして取り込まれます。

Labelboxからインポート#

1. **Labelboxからエクスポートします。**取り込みたいラベリングプロジェクトまたはカタログを開き、Data Rowsタブに移動します。Allを選択し、Export dataをクリックして、含めるフィールドを選択し、確定します。プロジェクトではなくカタログからエクスポートしますか？Export labels from projectを有効にしてプロジェクトを選択してください。有効にしないと、アノテーションがまったく含まれないファイルになります。
2. ファイルをダウンロードします。Labelboxはエクスポートをバックグラウンドジョブとして実行します。Notificationsで完了を確認し、完了したらDownloadをクリックして.ndjsonファイルを保存します。
3. **Platformにアップロードします。**新しいデータセットを作成して.ndjsonファイルをアップロードするか、ファイルへの直接リンクを貼り付けます。Settings > Integrations > Labelboxから開始することもできます。
4. **トレーニングします。**処理が完了したら、他のPlatformデータセットと同じようにアノテーションを編集してトレーニングできます。

CVATやLabel Studioとは異なり、選択するフォーマットはありません。サポートされているのはLabelbox独自のエクスポート形式です。

SDKでエクスポートする#

LabelboxではPython SDKからエクスポートタスクを実行することもできます。繰り返し実行可能なパイプラインには、こちらの方法が簡単です。タスクをストリーミングし、1行に1つのJSONオブジェクトを書き込みます。

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())

インポートされる内容#

PlatformはLabelbox形式を自動的に認識し、バウンディングボックスとポリゴンを対応するYOLOタスクタイプにマッピングします。

各オブジェクトのnameがクラス名になります。そのため、"name": "Dog"アノテーションは小文字のvalueではなく、クラスDogとしてインポートされます。また、ピクセル座標はエクスポート内のmedia_attributesのサイズに対して正規化されます。各画像はdata_row.external_idに基づいて命名されます。エクスポートに外部IDがない場合は、署名付きURLのファイル名にフォールバックします。アノテーションのないカタログエクスポートは、ラベルのない画像データセットとしてインポートされ、Platformのアノテーションエディターですぐにラベリングできます。

1つのデータ行は、Platformが読み取るフィールドだけに絞ると次のようになります。

{
    "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 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

エクスポート内のその他すべての要素（embeddings、metadata_fields、attachments、project_details）は無視されます。エクスポート時には埋め込みを選択解除することをおすすめします。サンプルエクスポートでは、埋め込みがファイルの約5分の4を占め、Platformが実際に読み取るフィールドは5分の1でした。