Интеграция Labelbox#

Ultralytics Platform напрямую обрабатывает экспорты Labelbox в формате NDJSON. Не нужно вставлять ключ, поддерживать подключение или обновлять скрипт конвертации: экспортируй данные из Labelbox, загрузи файл — и метки появятся в обычном датасете Platform.

Импорт из Labelbox#

1. Экспорт из Labelbox. В проекте разметки открой вкладку Data Rows, выбери All, нажми Export data, укажи поля для включения и подтверди экспорт. В разделе Catalog выбери строки данных и нажми Manage selection > Export data, затем включи Export labels from project и выбери проект — иначе файл будет экспортирован без аннотаций.
2. Скачай файл. Labelbox выполняет экспорт в фоновом режиме. Найди его в разделе Notifications и нажми Download, когда экспорт завершится, чтобы сохранить файл .ndjson.
3. Загрузи файл в Platform. Создай датасет и загрузи файл .ndjson или вставь прямую ссылку на него. Также можно начать с раздела Settings > Integrations > Labelbox.
4. Обучай модель. Когда обработка завершится, отредактируй аннотации и запусти обучение, как и для любого другого датасета Platform.

В отличие от CVAT и Label Studio, выбирать формат не нужно — поддерживается собственный формат экспорта Labelbox.

Экспорт с помощью SDK#

Labelbox также позволяет запускать задачу экспорта через Python SDK — это удобнее для воспроизводимого конвейера. Получай данные из задачи потоком и записывай по одному объекту JSON в строке:

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()  # попытка получить данные потоком из задачи, которая не находится в состоянии COMPLETE, приводит к ошибке

with open("dataset.ndjson", "w") as f:
    f.writelines(json.dumps(data_row.json) + "\n" for data_row in export_task.get_buffered_stream())

Что импортируется#

Platform автоматически распознаёт формат Labelbox и сопоставляет ограничивающие рамки и многоугольники с соответствующим типом задачи YOLO:

Значение name каждого объекта становится названием класса: например, аннотация "name": "Dog" импортируется как класс Dog, а не как её вариант в нижнем регистре value. Координаты пикселей нормализуются относительно размеров media_attributes, указанных в экспорте, поэтому не удаляй атрибуты медиафайлов из экспорта: изображения из строк без ширины и высоты импортируются без аннотаций. Класс регистрируется только для объектов, которые Platform может импортировать, поэтому инструменты масок, точек и ломаных линий не добавляют в датасет пустые классы. Каждое изображение получает имя из data_row.external_id, затем из global_key, а если в экспорте нет ни одного из этих значений — из имени файла в подписанном URL. Импортируются строки данных с изображениями; строки с видео, текстом и другими типами данных пропускаются. Экспорт каталога без аннотаций импортируется как датасет с изображениями без меток, готовый к разметке в редакторе аннотаций Platform.

Пример строки данных с сокращённым набором полей, которые считывает Platform:

{
    "data_row": {
        "external_id": "000000000307.jpg",
        "global_key": "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 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Все остальные данные в экспорте — embeddings, metadata_fields, attachments, project_details — игнорируются. При экспорте стоит снять выбор с эмбеддингов: в одном примере на них приходилось около четырёх пятых файла, а на поля, которые Platform действительно считывает, — одна пятая.

Часто задаваемые вопросы#