Veri Hazırlama
Veri hazırlama, başarılı bilgisayar görme modellerinin temelidir. Ultralytics , yüklemeden açıklama eklemeye ve analize kadar eğitim verilerinizi yönetmek için kapsamlı araçlar sunar.
Genel Bakış
Ultralytics unun Veri bölümü size şu konularda yardımcı olur:
- Görüntüleri, videoları ve ZIP arşivlerini yükleyin
- Manuel araçlar ve AI destekli etiketleme ile açıklama ekleyin
- Verilerinizi istatistikler ve görselleştirmelerle analiz edin
- Yerel eğitim için standart formatlarda dışa aktarma
İş akışı
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| Sahne | Açıklama |
|---|---|
| Yükle | Otomatik işleme ile görüntü, video veya ZIP arşivlerini içe aktarın |
| Açıklama ekle | Verileri sınırlayıcı kutular, çokgenler, anahtar noktalar veya sınıflandırmalarla etiketleyin. |
| Analiz et | Sınıf dağılımlarını, uzamsal ısı haritalarını ve boyut istatistiklerini görüntüleyin |
| Dışa aktar | Çevrimdışı kullanım için NDJSON formatında indirin |
Desteklenen Görevler
Ultralytics , 5 YOLO türünün tümünü destekler:
| Görev | Açıklama | Açıklama Aracı |
|---|---|---|
| Tespit Et | Sınırlayıcı kutularla nesne algılama | Dikdörtgen aracı |
| Segment | Piksel maskeleriyle örnek segmentasyonu | Çokgen aracı |
| Poz | Anahtar nokta tahmini (17 noktalı COCO ) | Anahtar nokta aracı |
| OBB | Döndürülmüş nesneler için yönlendirilmiş sınırlayıcı kutular | Yönlendirilmiş kutu aracı |
| Sınıflandır | Görüntü düzeyinde sınıflandırma | Sınıf seçici |
Temel Özellikler
Akıllı Depolama
Ultralytics verimli depolama teknolojisi kullanır:
- Tekilleştirme: Aynı görüntüler yalnızca bir kez depolanır
- Bütünlük: Sağlama toplamları veri bütünlüğünü garanti eder.
- Verimlilik: Optimize edilmiş depolama ve hızlı işleme
Veri kümesi URI'leri
Referans veri kümeleri kullanarak ul:// URI biçimi:
yolo train data=ul://username/datasets/my-dataset
Bu, API anahtarınız yapılandırılmış herhangi bir makineden Platform veri kümeleri üzerinde eğitim yapılmasına olanak tanır.
İstatistik ve Görselleştirme
Her veri kümesi otomatik istatistikler içerir:
- Sınıf Dağılımı: Sınıf başına etiket sayılarının çubuk grafiği
- Konum Isı Haritası: Anotasyonların uzamsal dağılımı
- Boyut Analizi: Görüntü genişliği ve yüksekliği dağılımı
- Bölünme Dağılımı: Tren/doğrulama/test örnek sayısı
Hızlı Bağlantılar
- Veri kümeleri: Eğitim verilerinizi yükleyin ve yönetin
- Açıklama: Manuel ve AI destekli araçlarla verileri etiketleyin
SSS
Yükleme için hangi dosya formatları desteklenmektedir?
Ultralytics şunları destekler:
- Görüntüler: JPG, PNG, WebP, TIFF, BMP ve diğer yaygın formatlar
- Videolar: MP4, AVI, MOV - kareler otomatik olarak çıkarılır
- Arşivler: İsteğe bağlı YOLO etiketler içeren görüntüleri içeren ZIP dosyaları
Maksimum veri kümesi boyutu nedir?
Depolama sınırları planınıza bağlıdır:
| Plan | Depolama Sınırı |
|---|---|
| Ücretsiz | 100 GB |
| Pro | 500 GB |
| Kurumsal | Özel |
Platform veri kümelerimi yerel eğitim için kullanabilir miyim?
Evet! Yerel olarak eğitmek için veri kümesi URI formatını kullanın:
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_key"
yolo train data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100
Veya tamamen çevrimdışı eğitim için veri setinizi NDJSON formatında dışa aktarın.
