Conjuntos de dados

Os conjuntos de dados da Ultralytics Platform fornecem uma solução simplificada para gerir os teus dados de treino. Após o carregamento, a plataforma processa automaticamente imagens, etiquetas e estatísticas. Um conjunto de dados está pronto a ser utilizado para treino assim que o processamento estiver concluído e este contiver, pelo menos, uma imagem na divisão train, pelo menos uma imagem na divisão val ou test, pelo menos uma imagem com etiquetas e um total de, pelo menos, duas imagens.

Carregar conjunto de dados

A Ultralytics Platform aceita múltiplos formatos de carregamento para maior flexibilidade.

Formatos Suportados

Preparar o teu conjunto de dados

A plataforma suporta Ultralytics YOLO, COCO, Ultralytics NDJSON e carregamentos raw (sem anotações):

my-dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── val/
│       ├── img003.jpg
│       └── img004.jpg
├── labels/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.txt
│   │   └── img002.txt
│   └── val/
│       ├── img003.txt
│       └── img004.txt
└── data.yaml

# data.yaml
path: .
train: images/train
val: images/val

names:
    0: person
    1: car
    2: dog

Para detalhes de formatos específicos de tarefas, consulta as tarefas suportadas e a Visão geral dos conjuntos de dados.

Processo de carregamento

1. Navega até Datasets na barra lateral
2. Clica em New Dataset ou arrasta ficheiros para a zona de carregamento
3. Seleciona o tipo de tarefa (consulta as tarefas suportadas)
4. Adiciona um nome e uma descrição opcional
5. Define a visibilidade (pública ou privada) e uma licença opcional (consulta as licenças disponíveis)
6. Clica em Create

Após o carregamento, a plataforma processa os teus dados através de um pipeline de várias fases:

graph LR
    A[Upload] --> B[Validate]
    B --> C[Normalize]
    C --> D[Thumbnail]
    D --> E[Parse Labels]
    E --> F[Statistics]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#2196F3,color:#fff
    style E fill:#2196F3,color:#fff
    style F fill:#9C27B0,color:#fff

1. Validação: Verificações de formato e tamanho
2. Normalização: Imagens grandes redimensionadas (máx. 4096px, dimensão mínima 28px)
3. Miniaturas: Pré-visualizações WebP de 256px geradas
4. Análise de etiquetas: Etiquetas em formato YOLO e COCO extraídas
5. Estatísticas: Distribuições de classes e dimensões das imagens calculadas

from ultralytics.data.utils import check_det_dataset

check_det_dataset("path/to/data.yaml")

Explorar imagens

Visualiza as imagens do teu conjunto de dados em múltiplos layouts.

Abre o painel Clustering a partir da barra de ferramentas da galeria para explorar o teu conjunto de dados como um gráfico de dispersão 2D interativo.

Ordenação e filtragem

As imagens podem ser ordenadas e filtradas para uma exploração eficiente:

Visualizador em tela cheia

Clique em qualquer imagem para abrir o visualizador em tela cheia com:

• Navegação: Teclas de seta ou pré-visualizações em miniatura para navegar
• Metadados: Nome do arquivo, dimensões, selo de divisão, contagem de anotações
• Anotações: Alternar a visibilidade da camada de anotação
• Divisão por classe: Contagens de rótulos por classe com indicadores de cor
• Editar: Entre no modo de anotação para adicionar ou modificar rótulos
• Download: Baixe o arquivo de imagem original
• Excluir: Exclua a imagem do conjunto de dados
• Zoom: Cmd/Ctrl+Scroll, Cmd/Ctrl++ ou Cmd/Ctrl+= para aumentar o zoom, e Cmd/Ctrl+- para diminuir
• Redefinir visualização: Cmd/Ctrl + 0 ou o botão de redefinir para ajustar a imagem ao visualizador
• Panorâmica: Mantenha pressionado Space e arraste para mover a tela quando estiver com zoom
• Visualização de pixel: Alternar renderização pixelada para inspeção detalhada

Filtrar por divisão

Filtre imagens pela divisão do conjunto de dados:

Clustering

O painel Clustering projeta seu conjunto de dados em um gráfico de dispersão 2D interativo onde imagens visualmente semelhantes ficam próximas. Use-o para descobrir clusters, detectar duplicatas e valores atípicos, e inspecionar como as divisões ou classes estão distribuídas em seus dados — sem sair da galeria. Abra-o a partir do ícone de gráfico de dispersão na barra de ferramentas da galeria em qualquer página de conjunto de dados.

Executando análise

Inicie uma análise:

1. Abra um conjunto de dados e clique no ícone de gráfico de dispersão na barra de ferramentas da galeria
2. Clique em Analyze Dataset
3. Aguarde a barra de progresso terminar — os resultados aparecem no mesmo painel

A análise é executada em segundo plano e pode levar alguns minutos, dependendo do tamanho do seu conjunto de dados. Você pode fechar o painel ou sair da página e voltar mais tarde.

Visualização

Assim que a análise for concluída, o painel mostra um gráfico de dispersão 2D de todas as imagens analisadas. Os filtros da galeria (divisão, classe, rotulado/não rotulado) escurecem pontos fora do filtro para que você possa se concentrar no subconjunto que lhe interessa.

Colorir por

Altere como os pontos de dados são sombreados com o menu suspenso Color by na barra de ferramentas do painel. Alterne os modos de visualização a qualquer momento — o gráfico é recolorido instantaneamente para que você possa ver como as divisões, classes ou propriedades da imagem estão distribuídas entre seus clusters:

Seleção por laço

Desenhe uma seleção de forma livre ao redor de uma região para destacar pontos no gráfico. A galeria filtra as imagens correspondentes, para que você possa inspecionar, renomear, mover ou excluí-las usando as operações de imagem usuais.

Panorâmica e zoom

Navegue por grandes gráficos de dispersão diretamente do seu mouse e teclado:

Reanalisando

Se o seu conjunto de dados mudar após a análise, um botão Re-analyze aparece na parte superior do painel para proprietários e editores.

Clique em Re-analyze para recalcular os embeddings e a projeção 2D do zero.

Abas do conjunto de dados

Cada página de conjunto de dados pode mostrar até seis guias, dependendo do estado do conjunto de dados e de suas permissões:

Guia Imagens

A visualização padrão que mostra a galeria de imagens com sobreposições de anotação. Suporta modos de visualização em grade, compacto e tabela. Arraste e solte arquivos aqui para adicionar mais imagens.

Guia Classes

Esta guia aparece quando o conjunto de dados possui imagens.

Gerencie as classes de anotação para o seu conjunto de dados:

• Histograma de classe: Gráfico de barras mostrando a contagem de anotações por classe com alternância de escala linear/logarítmica
• Tabela de classe: Tabela classificável e pesquisável com nome da classe, contagem de rótulos e contagem de imagens
• Editar nomes de classe: Clique em qualquer nome de classe para renomeá-lo inline
• Editar cores de classe: Clique em uma amostra de cor para alterar a cor da classe
• Adicionar nova classe: Use a entrada na parte inferior para adicionar classes

Guia Gráficos

Esta guia aparece quando o conjunto de dados possui imagens.

Estatísticas automáticas calculadas a partir do seu conjunto de dados:

Guia Modelos

Veja todos os modelos treinados neste conjunto de dados em uma tabela pesquisável:

Guia Erros

Esta guia aparece apenas quando um ou mais arquivos falham no processamento.

Imagens que falharam no processamento são listadas aqui com:

• Banner de erro: Contagem total de imagens com falha e orientações
• Tabela de erros: Nome do arquivo, descrição de erro amigável, dicas de correção e miniatura de pré-visualização
• Erros comuns incluem arquivos corrompidos, formatos não suportados, imagens muito pequenas (mínimo 28px) e modos de cor não suportados

Guia Versões

Crie snapshots NDJSON imutáveis do seu conjunto de dados para um treinamento reprodutível. Cada versão captura contagens de imagens, classes, anotações e tamanho do arquivo no momento da criação.

Para criar uma versão:

1. Abra a guia Versões
2. Opcionalmente, insira uma descrição (por exemplo, "Adicionado 500 imagens de treino" ou "Corrigido classes com rótulos errados")
3. Clique em + Nova Versão
4. A nova versão aparece na tabela
5. Baixe a versão separadamente da tabela quando necessário

Cada versão é numerada sequencialmente (v1, v2, v3...) e armazenada permanentemente. Você pode baixar qualquer versão anterior a qualquer momento a partir da tabela de versões.

Exportar Conjunto de Dados

Exporte seu conjunto de dados para uso offline com um download NDJSON a partir do cabeçalho do conjunto de dados ou da guia Versões.

Para exportar:

1. Clique no botão Exportar no cabeçalho do conjunto de dados
2. Baixe o snapshot NDJSON atual diretamente
3. Use a guia Versões quando quiser um snapshot numerado imutável que você possa baixar novamente mais tarde

O formato NDJSON armazena um objeto JSON por linha. A primeira linha contém metadados do conjunto de dados, seguida por uma linha por imagem:

{"type": "dataset", "task": "detect", "name": "my-dataset", "description": "...", "url": "https://platform.ultralytics.com/...", "class_names": {"0": "person", "1": "car"}, "version": 1, "created_at": "2026-01-15T10:00:00Z", "updated_at": "2026-02-20T14:30:00Z"}
{"type": "image", "file": "img001.jpg", "url": "https://...", "width": 640, "height": 480, "split": "train", "annotations": {"boxes": [[0, 0.5, 0.5, 0.2, 0.3]]}}
{"type": "image", "file": "img002.jpg", "url": "https://...", "width": 1280, "height": 720, "split": "val"}

Consulte a documentação do formato Ultralytics NDJSON para a especificação completa.

Operações de Imagem

Ações Rápidas

Clique com o botão direito em qualquer imagem na visualização Grade ou Compacta para acessar ações rápidas:

Mover divisão em massa

Reatribua as imagens selecionadas para uma divisão diferente dentro do mesmo conjunto de dados:

1. Mude para a visualização de Tabela
2. Selecione as imagens usando as caixas de seleção
3. Clique com o botão direito para abrir o menu de contexto
4. Escolha Move to split > Treino, Validação ou Teste

Você também pode arrastar e soltar imagens nas abas de filtro de divisão na visualização de grade.

Redistribuição de divisão

Redistribua todas as imagens entre as divisões de treino, validação e teste usando proporções personalizadas:

1. Clique na barra de divisão na barra de ferramentas do conjunto de dados para abrir a caixa de diálogo Redistribuir Divisões
2. Ajuste as porcentagens de divisão usando qualquer um dos métodos abaixo
3. Revise a prévia da contagem de imagens ao vivo para confirmar a distribuição
4. Clique em Aplicar para reatribuir aleatoriamente todas as imagens de acordo com suas porcentagens

A caixa de diálogo oferece três maneiras de definir suas proporções de divisão de destino:

Uma prévia ao vivo mostra exatamente quantas imagens terminarão em cada divisão antes de você aplicar.

Excluir em massa

Exclua várias imagens de uma vez:

1. Selecione imagens na visualização de tabela
2. Clique com o botão direito e escolha Delete
3. Confirme a exclusão

URI do conjunto de dados

Faça referência aos conjuntos de dados da Plataforma usando o formato de URI ul:// (veja Usando Conjuntos de Dados da Plataforma):

Use este URI para treinar modelos de qualquer lugar:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

Licenças Disponíveis

A Plataforma suporta as seguintes licenças para conjuntos de dados:

Configurações de visibilidade

Controle quem pode ver seu conjunto de dados:

A visibilidade é definida ao criar um conjunto de dados na caixa de diálogo New Dataset usando um botão de alternância. Conjuntos de dados públicos são visíveis na página Explorar.

Editar conjunto de dados

Os metadados do conjunto de dados são editados inline diretamente na página do conjunto de dados — nenhuma caixa de diálogo necessária:

• Nome: Clique no nome do conjunto de dados para editá-lo. As alterações são salvas automaticamente ao desfocar ou pressionar Enter.
• Descrição: Clique na descrição (ou no espaço reservado "Add a description...") para editar. As alterações são salvas automaticamente.
• Tipo de tarefa: Clique no selo da tarefa para selecionar um tipo de tarefa diferente.
• Licença: Clique no seletor de licença para alterar a licença do conjunto de dados.

Clonar conjunto de dados

Ao visualizar um conjunto de dados público que você não possui, clique em Clone Dataset para criar uma cópia no seu espaço de trabalho. O clone inclui todas as imagens, anotações e definições de classe. Se o conjunto de dados original tiver uma licença copyleft, o clone a herda e o seletor de licença é bloqueado.

Favoritar e compartilhar

• Favoritar: Clique no botão de estrela para marcar um conjunto de dados. A contagem de estrelas é visível para todos os usuários.
• Compartilhar: Para conjuntos de dados públicos, clique no botão de compartilhar para copiar um link ou compartilhar em plataformas sociais.

Excluir conjunto de dados

Exclua um conjunto de dados que você não precisa mais:

1. Abra o menu de ações do conjunto de dados
2. Clique em Delete
3. Confirme na caixa de diálogo: "Isso moverá [name] para a lixeira. Você pode restaurá-lo em até 30 dias."

Treinar no conjunto de dados

Comece o treinamento diretamente do seu conjunto de dados:

1. Clique em New Model na página do conjunto de dados
2. Selecione um projeto ou crie um novo
3. Configure os parâmetros de treinamento
4. Iniciar treinamento

graph LR
    A[Dataset] --> B[New Model]
    B --> C[Select Project]
    C --> D[Configure]
    D --> E[Start Training]

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style E fill:#4CAF50,color:#fff

Veja Treinamento em nuvem para detalhes.

FAQ

O que acontece com meus dados após o upload?

Seus dados são processados e armazenados na região selecionada (EUA, UE ou AP). As imagens são:

1. Validadas quanto ao formato e tamanho
2. Rejeitadas se a dimensão mínima for inferior a 28px
3. Normalizadas se forem maiores que 4096px (preservando a proporção; codificadas para armazenamento otimizado)
4. Armazenadas usando Content-Addressable Storage (CAS) com hash XXH3-128
5. Miniaturas geradas em WebP de 256px para navegação rápida

Como o armazenamento funciona?

A Ultralytics Platform usa Content-Addressable Storage (CAS) para armazenamento eficiente:

• Deduplicação: Imagens idênticas enviadas por usuários diferentes são armazenadas apenas uma vez
• Integridade: O hash XXH3-128 garante a integridade dos dados
• Eficiência: Reduz custos de armazenamento e acelera o processamento
• Regional: Os dados permanecem na região selecionada (EUA, UE ou AP)

Posso adicionar imagens a um conjunto de dados existente?

Sim, arraste e solte arquivos na página do conjunto de dados ou use o botão de upload para adicionar imagens extras. Novas estatísticas serão calculadas automaticamente.

Como movo imagens entre divisões (splits)?

Use o recurso de mover em massa para divisão:

1. Selecione imagens na visualização de tabela
2. Clique com o botão direito e escolha Move to split
3. Selecione a divisão de destino (Train, Validation ou Test)

Quais formatos de rótulo são suportados?

A Ultralytics Platform suporta rótulos YOLO, COCO JSON, Ultralytics NDJSON e uploads de imagens brutas:

Posso anotar o mesmo conjunto de dados para vários tipos de tarefa?

Sim. Cada imagem armazena anotações para todos os 5 tipos de tarefa (detect, segment, pose, OBB, classify) juntas. Você pode alternar o tipo de tarefa ativa do conjunto de dados a qualquer momento sem perder as anotações existentes. Apenas as anotações que correspondem ao tipo de tarefa ativa são mostradas no editor e incluídas nas exportações e no treinamento — as anotações para outras tarefas são preservadas e reaparecem quando você volta a alternar.