Labelbox インテグレーション#

Ultralytics Platformは、LabelboxのNDJSONエクスポートを直接読み込みます。APIキーの貼り付け、接続の維持、変換スクリプトの管理は不要です。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反映されます。

Labelbox からのインポート#

1. Labelboxからエクスポートする。 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、確認します。プロジェクトではなくカタログからエクスポートする場合：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。そうしないと、ファイルにアノテーションがまったく含まれない状態で保存されます。
2. ファイルをダウンロードする。 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で処理状況を確認し、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にアップロードする。 新しいデータセットを作成し、.ndjsonファイルをアップロードするか、ファイルへの直リンクを貼り付けます。Settings > Integrations > Labelboxから開始することも可能です。
4. トレーニングを行う。 処理が完了したら、他のPlatformデータセットとまったく同じようにアノテーションを編集し、トレーニングを行います。

CVATやLabel Studioとは異なり、形式を選択する必要はありません。Labelbox独自のエクスポート形式がそのままサポートされています。

SDK を使用したエクスポート#

Labelbox は Python SDK でもエクスポートタスクを提供しており、反復可能なパイプラインにとってはより簡単な手段となります。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())

インポート対象#

PlatformはLabelboxの形式を自動で認識し、バウンディングボックスやポリゴンを対応するYOLO task type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、ピクセル座標はエクスポート内の media_attributes 寸法に対して正規化されます。各画像は data_row.external_id にちなんで命名され、エクスポートに外部IDが含まれてい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、Platformのアノテーションエディターでラベル付けできる未ラベルの画像データセットとしてインポートされます。

単一のデータ行は、Platform が読み取るフィールドのみにトリミングされ、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 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

エクスポートに含まれるその他の要素（embeddings、metadata_fields、attachments、project_details）は無視されます。エクスポート時に埋め込み（embeddings）の選択を解除することをお勧めします。サンプルエクスポートでは、Platformが実際に読み取るフィールドが約5分の1であるのに対し、埋め込みは約5分の4を占めていました。