Наборы данных

Наборы данных Ultralytics Platform предоставляют оптимизированное решение для управления вашими обучающими данными. После загрузки наборы данных могут быть немедленно использованы для обучения моделей с автоматической обработкой и генерацией статистики.

Загрузить набор данных

Ultralytics поддерживает несколько форматов загрузки для обеспечения гибкости.

Поддерживаемые форматы изображений

Поддерживаемые форматы видео

Видео автоматически разбивается на кадры:

Ограничения по размеру файла

Архивы

Поддерживаются ZIP-файлы размером до 50 ГБ с сохранением структуры папок и автоматической извлечением и обработкой.

Подготовка вашего набора данных

Для размеченных наборов данных используйте стандартный формат YOLO:

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

Файл yaml определяет конфигурацию вашего набора данных:

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

names:
    0: person
    1: car
    2: dog

Процесс загрузки

1. Перейдите в раздел Наборы данных на боковой панели
2. Нажмите Загрузить набор данных или перетащите файлы в область загрузки
3. Выберите тип задачи (detect, segment, pose, obb, classify)
4. Добавьте имя и необязательное описание
5. Нажмите Загрузить

После загрузки Платформа обрабатывает ваши данные:

1. Нормализация: Большие изображения изменяются в размере (макс. 4096px)
2. Миниатюры: Генерируются предварительные просмотры размером 256px
3. Разбор меток: Извлекаются метки формата YOLO
4. Статистика: Вычисляются распределения классов

from ultralytics.hub import check_dataset

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

Просмотр изображений

Просматривайте изображения вашего набора данных в нескольких макетах:

Полноэкранный просмотрщик

Нажмите на любое изображение, чтобы открыть полноэкранный просмотрщик с:

• Навигация: Клавиши со стрелками или щелчок для просмотра
• Метаданные: Имя файла, размеры, разделение, количество меток
• Аннотации: Переключение видимости аннотаций
• Разбивка по классам: Количество меток по классам

Фильтр по разбиению

Фильтрация изображений по разделению набора данных:

Статистика набора данных

Вкладка Статистика предоставляет автоматический анализ вашего набора данных:

Распределение классов

Гистограмма, показывающая количество аннотаций по классам:

Тепловая карта местоположений

Визуализация мест появления аннотаций на изображениях:

Анализ размерностей

Диаграмма рассеяния размеров изображений (ширина против высоты):

Экспорт набора данных

Экспортируйте ваш набор данных в формате NDJSON для использования в автономном режиме:

1. Откройте меню действий с набором данных
2. Нажмите Экспорт
3. Загрузите файл NDJSON

Формат NDJSON хранит один объект JSON в каждой строке:

{"filename": "img001.jpg", "split": "train", "labels": [...]}
{"filename": "img002.jpg", "split": "train", "labels": [...]}

Полную спецификацию см. в документации Ultralytics по формату NDJSON.

URI набора данных

Ссылайтесь на наборы данных платформы, используя ul:// формат URI:

ul://username/datasets/dataset-slug

Используйте этот URI для обучения моделей из любого места:

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

Настройки видимости

Контролируйте, кто может видеть ваш набор данных:

Чтобы изменить видимость:

1. Откройте меню действий с набором данных
2. Нажмите Изменить
3. Переключите настройку видимости
4. Нажмите Сохранить

Редактировать набор данных

Обновите имя, описание или видимость набора данных:

1. Откройте меню действий с набором данных
2. Нажмите Изменить
3. Внесите изменения
4. Нажмите Сохранить

Удалить набор данных

Удалить ненужный набор данных:

1. Откройте меню действий с набором данных
2. Нажмите Удалить
3. Подтвердите удаление

Обучение на наборе данных

Начать обучение непосредственно из вашего набора данных:

1. Нажмите Обучить модель на странице набора данных
2. Выберите проект или создайте новый
3. Настройте параметры обучения
4. Начать обучение

Подробности см. в разделе Облачное обучение.

Часто задаваемые вопросы

Что происходит с моими данными после загрузки?

Ваши данные обрабатываются и хранятся в выбранном вами регионе (США, ЕС или AP). Изображения:

1. Проверены на соответствие формату и размеру
2. Нормализованы, если размер превышает 4096 пикселей (с сохранением соотношения сторон)
3. Хранятся с использованием контентно-адресуемого хранилища (CAS) с хешированием SHA-256
4. Миниатюры генерируются размером 256 пикселей для быстрого просмотра

Как работает хранение данных?

Платформа Ultralytics использует контентно-адресуемое хранилище (CAS) для эффективного хранения:

• Дедупликация: Идентичные изображения, загруженные разными пользователями, хранятся только один раз
• Целостность: Хеширование SHA-256 обеспечивает целостность данных
• Эффективность: Снижает затраты на хранение и ускоряет обработку
• Региональность: Данные остаются в выбранном вами регионе (США, ЕС или AP)

Могу ли я добавить изображения в существующий набор данных?

Да, используйте кнопку Добавить изображения на странице набора данных для загрузки дополнительных изображений. Новая статистика будет вычислена автоматически.

Как перемещать изображения между наборами данных?

Используйте функцию массового выбора:

1. Выберите изображения в галерее
2. Нажмите Переместить или Копировать
3. Выберите целевой набор данных

Какие форматы меток поддерживаются?

Платформа Ultralytics поддерживает метки формата YOLO:

Все координаты нормализованы (диапазон 0-1). Флаги видимости позы: 0 = без метки, 1 = с меткой, но скрыта, 2 = с меткой и видна.

📅 Создано 20 дней назад ✏️ Обновлено 12 дней назад

Комментарии