Наборы данных Ultralytics HUB

Наборы данных Ultralytics HUB — это практичное решение для управления вашими пользовательскими наборами данных и их использования.

После загрузки наборы данных можно сразу использовать для обучения моделей. Этот интегрированный подход упрощает переход от управления набором данных к обучению модели, что значительно упрощает весь процесс.

Смотреть: Загрузка наборов данных в Ultralytics HUB | Полное руководство по функции загрузки наборов данных

Загрузить набор данных

Наборы данных Ultralytics HUB похожи на наборы данных YOLOv5 и YOLOv8 🚀. Они используют ту же структуру и те же форматы меток, чтобы все было просто.

Прежде чем загружать набор данных в Ultralytics HUB, убедитесь, что вы поместили YAML-файл набора данных в корневой каталог набора данных и что ваш YAML-файл набора данных, каталог и ZIP-архив имеют одинаковое имя, как показано в примере ниже, а затем заархивируйте каталог набора данных.

Например, если ваш набор данных называется "coco8", как в нашем случае, COCO8 пример набора данных, тогда у вас должен быть coco8.yaml внутри вашего coco8/ каталог, который создаст coco8.zip в заархивированном виде:

zip -r coco8.zip coco8

Вы можете скачать наш пример набора данных COCO8 и распаковать его, чтобы увидеть, как именно структурировать свой набор данных.

YAML-файл набора данных соответствует стандартному формату YAML для YOLOv5 и YOLOv8.

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# COCO8 dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco8/
# Example usage: yolo train data=coco8.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8 ← downloads here (1 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: coco8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images
test: # test images (optional)

# Classes
names:
  0: person
  1: bicycle
  2: car
  3: motorcycle
  4: airplane
  5: bus
  6: train
  7: truck
  8: boat
  9: traffic light
  10: fire hydrant
  11: stop sign
  12: parking meter
  13: bench
  14: bird
  15: cat
  16: dog
  17: horse
  18: sheep
  19: cow
  20: elephant
  21: bear
  22: zebra
  23: giraffe
  24: backpack
  25: umbrella
  26: handbag
  27: tie
  28: suitcase
  29: frisbee
  30: skis
  31: snowboard
  32: sports ball
  33: kite
  34: baseball bat
  35: baseball glove
  36: skateboard
  37: surfboard
  38: tennis racket
  39: bottle
  40: wine glass
  41: cup
  42: fork
  43: knife
  44: spoon
  45: bowl
  46: banana
  47: apple
  48: sandwich
  49: orange
  50: broccoli
  51: carrot
  52: hot dog
  53: pizza
  54: donut
  55: cake
  56: chair
  57: couch
  58: potted plant
  59: bed
  60: dining table
  61: toilet
  62: tv
  63: laptop
  64: mouse
  65: remote
  66: keyboard
  67: cell phone
  68: microwave
  69: oven
  70: toaster
  71: sink
  72: refrigerator
  73: book
  74: clock
  75: vase
  76: scissors
  77: teddy bear
  78: hair drier
  79: toothbrush

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco8.zip

После архивирования вашего набора данных, вам следует проверить его перед загрузкой в Ultralytics HUB. Ultralytics HUB выполняет проверку набора данных после загрузки, поэтому, заранее убедившись, что ваш набор данных правильно отформатирован и не содержит ошибок, вы можете предотвратить любые неудачи, связанные с отклонением набора данных.

from ultralytics.hub import check_dataset

check_dataset("path/to/dataset.zip", task="detect")

Как только ваш ZIP-архив с набором данных будет готов, перейдите на страницу Datasets, нажав на кнопку Datasets на боковой панели, и нажмите кнопку Upload Dataset в правом верхнем углу страницы.

Это действие вызовет диалоговое окно Upload Dataset.

Выберите задачу набора данных для вашего набора данных и загрузите его в поле Dataset .zip file.

У вас есть дополнительная возможность установить пользовательское имя и описание для вашего набора данных Ultralytics HUB.

Когда вы будете довольны конфигурацией набора данных, нажмите Upload.

После загрузки и обработки вашего набора данных вы сможете получить к нему доступ со страницы Datasets.

Вы можете просматривать изображения в вашем наборе данных, сгруппированные по разделам (Train, Validation, Test).

Кроме того, вы можете проанализировать свой набор данных, щелкнув вкладку Обзор.

Далее, обучите модель на своем наборе данных.

Скачать набор данных

Перейдите на страницу набора данных, который вы хотите скачать, откройте выпадающее меню действий с набором данных и выберите пункт Скачать. Это действие запустит скачивание вашего набора данных.

Поделиться набором данных

Перейдите на страницу набора данных, которым вы хотите поделиться, откройте выпадающее меню действий с набором данных и выберите пункт Поделиться. Это действие откроет диалоговое окно Поделиться набором данных.

Установите общий доступ на «Unlisted» и нажмите Save.

Теперь любой, у кого есть прямая ссылка на ваш набор данных, может просмотреть его.

Редактировать набор данных

Перейдите на страницу набора данных, который вы хотите изменить, откройте выпадающее меню действий с набором данных и выберите пункт Редактировать. Это действие откроет диалоговое окно Обновление набора данных.

Внесите желаемые изменения в свой набор данных, а затем подтвердите изменения, нажав Сохранить.

Удалить набор данных

Перейдите на страницу набора данных, который вы хотите удалить, откройте выпадающее меню действий с набором данных и выберите пункт Удалить. Это действие приведет к удалению набора данных.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 5 месяцев назад

Комментарии