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데이터 준비

데이터 준비는 성공적인 컴퓨터 비전 모델의 기반입니다. Ultralytics 업로드부터 주석 부착, 분석에 이르기까지 훈련 데이터 관리를 위한 포괄적인 도구를 제공합니다.

개요

Ultralytics 데이터 섹션은 다음과 같은 작업을 지원합니다:

  • 이미지, 동영상 및 ZIP 아카이브 업로드
  • 수동 도구 및 AI 지원 라벨링으로 주석 달기
  • 통계 및 시각화를 통해 데이터를 분석하세요
  • 표준 형식으로 내보내기 (현지 교육용)

워크플로우

graph LR
    A[📤 Upload] --> B[🏷️ Annotate]
    B --> C[📊 Analyze]
    C --> D[🚀 Train]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
무대설명
업로드이미지, 동영상 또는 ZIP 아카이브를 자동 처리와 함께 가져오기
주석 달기경계 상자, 다각형, 키포인트 또는 분류로 레이블 데이터 지정
분석하다클래스 분포, 공간 히트맵 및 차원 통계를 확인하세요
내보내기오프라인 사용을 위해 NDJSON 형식으로 다운로드

지원되는 작업

Ultralytics 5가지 YOLO 유형을 모두 지원합니다:

작업설명주석 도구
Detect경계 상자를 이용한 객체 탐지사각형 도구
Segment픽셀 마스크를 이용한 인스턴스 분할다각형 도구
포즈키포인트 추정 (17점 COCO )키포인트 도구
OBB회전된 객체를 위한 방향성 바운딩 박스방향성 박스 도구
Classify이미지 수준 분류클래스 선택기

주요 기능

스마트 스토리지

Ultralytics 효율적인 저장 기술을 사용합니다:

  • 중복 제거: 동일한 이미지는 한 번만 저장
  • 무결성: 체크섬은 데이터 무결성을 보장합니다
  • 효율성: 최적화된 저장 공간과 빠른 처리 속도

데이터셋 URI

다음과 같이 참조 데이터셋을 사용합니다. ul:// URI 형식:

yolo train data=ul://username/datasets/my-dataset

API 키가 설정된 모든 머신에서 플랫폼 데이터셋에 대한 훈련이 가능합니다.

통계 및 시각화

모든 데이터셋에는 자동 통계가 포함됩니다:

  • 클래스 분포: 클래스별 레이블 개수 막대 그래프
  • 위치 히트맵: 주석의 공간적 분포
  • 차원 분석: 이미지 너비 대 높이 분포
  • 분할 내역: 훈련/검증/테스트 샘플 수
  • 데이터셋: 훈련 데이터 업로드 및 관리
  • 주석: 수동 및 AI 지원 도구를 사용하여 데이터에 라벨을 지정합니다.

FAQ

업로드 가능한 파일 형식은 무엇입니까?

Ultralytics 다음을 지원합니다:

  • 이미지: JPG, PNG, WebP, TIFF, BMP 및 기타 일반적인 형식
  • 동영상: MP4, AVI, MOV - 프레임이 자동으로 추출됩니다
  • 아카이브: 선택적 YOLO 라벨이 포함된 이미지 ZIP 파일

최대 데이터셋 크기는 얼마입니까?

저장 용량 한도는 요금제에 따라 다릅니다:

계획저장 공간 제한
무료100 GB
Pro500 GB
기업사용자 정의

플랫폼 데이터셋을 로컬 훈련에 사용할 수 있나요?

네! 로컬에서 훈련하려면 데이터셋 URI 형식을 사용하세요:

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_key"
yolo train data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

또는 완전히 오프라인 상태에서 훈련할 수 있도록 데이터셋을 NDJSON 형식으로 내보내세요.



📅 생성 0 일 전 ✏️ 업데이트 0일 전
glenn-jocher

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