Link to this sectionLabelbox 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。貼り付けるべきキーや、維持すべき接続、保守すべき変換スクリプトはありません。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。

Link to this sectionLabelbox からのインポート#

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していますか？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。そうしないと、アノテーションが一切含まれないファイルとして到着します。
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. トレーニングを行います。 処理が完了したら、他の Platform データセットと全く同様にアノテーションを編集し、トレーニングを実行します。

CVAT や Label Studio と異なり、選択すべきフォーマットはありません。Labelbox 独自の出力形式がそのままサポートされています。

Link to this sectionSDK 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())

Link to this sectionインポート対象#

Platform は独自に Labelbox フォーマットを認識し、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:

Each object's name becomes the class name — so a "name": "Dog" annotation imports as the class Dog, not its lowercase value — and pixel coordinates are normalized against the media_attributes dimensions in the export. A catalog export with no annotations imports as an unlabeled image dataset, ready to label in Platform's annotation editor.

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 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

エクスポート内のその他の要素（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。ある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のわずか 5 分の 1 に対して、埋め込みがファイルの約 5 分の 4 を占めていました。