Ek Açıklama Düzenleyici
Ultralytics Platformu, görüntüleri sınırlayıcı kutular, poligonlar, anahtar noktalar, yönlendirilmiş kutular ve sınıflandırmalarla etiketlemek için güçlü bir etiketleme düzenleyici içerir. Düzenleyici, manuel etiketlemeyi, SAM destekli akıllı etiketlemeyi ve YOLO otomatik etiketlemeyi destekler.
graph TB
subgraph Manual["✏️ Manual Tools"]
A[Box] & B[Polygon] & C[Keypoint] & D[OBB] & E[Classify]
end
subgraph AI["🤖 AI-Assisted"]
F[SAM Smart] & G[Auto-Annotate]
end
Manual --> H[📁 Save Labels]
AI --> H
Desteklenen Görev Türleri
Etiketleme düzenleyici, 5 YOLO görev türünün tamamını destekler:
| Görev | Araç | Etiketleme Biçimi |
|---|---|---|
| Tespit Et | Dikdörtgen | Sınırlayıcı kutular (x, y, genişlik, yükseklik) |
| Segment | Poligon | Piksel hassasiyetinde maskeler (poligon köşeleri) |
| Poz | Anahtar Nokta | 17 noktalı COCO iskeleti |
| OBB | Yönlendirilmiş Kutu | Döndürülmüş sınırlayıcı kutular (4 köşe) |
| Sınıflandır | Sınıf Seçici | Görüntü düzeyinde etiketler |
Görev Detayları
Nesne Algılama
Ne yapar: Nesneleri ve konumlarını eksen hizalı sınırlayıcı kutularla tanımlar.
Etiket formatı: class_id center_x center_y width height (tümü 0-1 olarak normalleştirilmiş)
Örnek: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 — (50%, 50%) merkezli, genişliği %20 ve yüksekliği %30 olan Sınıf 0
Kullanım örnekleri: Envanter sayımı, trafik izleme, yaban hayatı tespiti, güvenlik sistemleri
Örnek Segmentasyonu
Ne yapar: Her nesne örneği için piksel hassasiyetinde maskeler oluşturur.
Etiket formatı: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (çokgen köşeleri, normalize edilmiş 0-1)
Örnek: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — Dörtgen maske
Kullanım örnekleri: Tıbbi görüntüleme, otonom araçlar, fotoğraf düzenleme, tarımsal analiz
Poz Tahmini
Ne yapar: İskelet takibi için vücudun kilit noktalarını algılar.
Etiket formatı: class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...
- Görünürlük bayrakları:
0=etiketlenmemiş,1=etiketlenmiş ancak tıkanmış,2=etiketli ve görünür
Örnek: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 0.6 0.7 2 0.4 0.8 1 — 2 anahtar noktaya sahip kişi
Kullanım örnekleri: Spor analizi, fizik tedavi, animasyon, hareket tanıma
Yönlendirilmiş Sınırlayıcı Kutu (OBB)
Ne yapar: Açı duyarlı sınırlayıcı kutularla döndürülmüş nesneleri algılar.
Etiket formatı: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 (dört köşe noktası, normalleştirilmiş)
Örnek: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — Döndürülmüş dikdörtgen
Kullanım örnekleri: Hava görüntüleri, belge analizi, üretim denetimi, gemi tespiti
Görüntü Sınıflandırması
Ne yapar: Tüm görüntüye tek bir etiket atar.
Etiket formatı: Klasör tabanlı — sınıf adına göre düzenlenmiş görüntüler (train/cats/, train/dogs/)
Kullanım örnekleri: İçerik denetimi, kalite kontrolü, tıbbi teşhis, sahne tanıma
Başlarken
Görüntüleri etiketlemek için:
- Veri kümenize gidin
- Tam ekran görüntüleyiciyi açmak için bir görüntüye tıklayın
- Etiketleme moduna girmek için Düzenle'ye tıklayın
- Etiketleme aracınızı seçin
- Görüntü üzerine etiketler çizin
- İşiniz bittiğinde Kaydet'e tıklayın
Manuel Ek Açıklama Araçları
Sınırlayıcı Kutu (detect)
Nesnelerin etrafına dikdörtgen kutular çizin:
- Şunu seçin: Kutu aracı veya basın
B - Dikdörtgen çizmek için tıklayıp sürükleyin
- Kutuyu tamamlamak için bırakın
- Açılır menüden bir sınıf seçin
Yeniden Boyutlandır ve Taşı
- Yeniden boyutlandırmak için köşeleri veya kenarları sürükleyin
- Taşımak için merkezi sürükleyin
- Basın
Deleteseçili açıklamayı kaldırmak için
Poligon (segment)
Hassas poligon maskeleri çizin:
- Şunu seçin: Poligon aracı veya basın
P - Köşe noktaları eklemek için tıklayın
- Çift tıklayın veya basın
Enterpoligonu kapatmak için - Açılır menüden bir sınıf seçin
Köşe Noktalarını Düzenle
- Ayarlamak için tek tek köşe noktalarını sürükleyin
- Tüm poligonu taşımak için sürükleyin
- Bir köşe noktasına tıklayın ve basın
Deleteonu kaldırmak için
Anahtar Nokta (Duruş)
İnsan pozu için 17 COCO anahtar noktası yerleştirin:
- Şunu seçin: Anahtar Nokta aracı veya basın
K - Anahtar noktalarını sırayla yerleştirmek için tıklayın
- COCO iskelet sırasını takip edin
17 COCO anahtar noktası şunlardır:
| # | Anahtar Nokta | # | Anahtar Nokta |
|---|---|---|---|
| 1 | Burun | 10 | Sağ bilek |
| 2 | Sol göz | 11 | Sol kalça |
| 3 | Sağ göz | 12 | Sağ kalça |
| 4 | Sol kulak | 13 | Sol diz |
| 5 | Sağ kulak | 14 | Sağ diz |
| 6 | Sol omuz | 15 | Sol ayak bileği |
| 7 | Sağ omuz | 16 | Sağ ayak bileği |
| 8 | Sol dirsek | 17 | (ayrıldı) |
| 9 | Sağ dirsek |
Yönlendirilmiş Sınırlayıcı Kutu (OBB)
Açılı nesneler için döndürülmüş kutular çizin:
- Şunu seçin: OBB aracı veya basın
O - Başlangıç kutusunu çizmek için tıklayıp sürükleyin
- Açıyı ayarlamak için döndürme tutamacını kullanın
- Açılır menüden bir sınıf seçin
Sınıflandırma (classify)
Görüntü düzeyinde sınıf etiketleri atayın:
- classify modunu seçin
- Sınıf düğmelerine tıklayın veya sayı tuşlarına basın
1-9 - Görüntü başına birden fazla sınıf atanabilir
SAM Akıllı Ek Açıklama
Segment Anything Model (SAM), sadece birkaç tıklamayla akıllı açıklama (annotation) yapmayı sağlar:
- Seçin SAM modunu veya tuşuna basın
S - Sol tıklama ile pozitif noktalar ekleyin (bu alanı dahil edin)
- Sağ tıklama ile negatif noktalar ekleyin (bu alanı hariç tutun)
- SAM, gerçek zamanlı olarak hassas bir maske oluşturur
- Kabul Et'e tıklayarak açıklamaya dönüştürün
SAM İpuçları
- Nesne merkezine pozitif bir tıklama ile başlayın
- Arka planı hariç tutmak için negatif tıklamalar ekleyin
- Net kenarları olan belirgin nesneler için en iyi sonucu verir
SAM akıllı açıklama şunları oluşturabilir:
- Segmentasyon görevleri için Poligonlar
- Algılama görevleri için Sınırlayıcı kutular
- obb görevleri için Yönlendirilmiş kutular
YOLO Otomatik Ek Açıklama
Görüntüleri otomatik olarak etiketlemek için eğitilmiş YOLO modellerini kullanın:
- Seçin Otomatik Açıklama modunu veya tuşuna basın
A - Bir model seçin (resmi veya kendi eğitilmiş modelleriniz)
- Güven eşiğini ayarlayın
- Çalıştır'a tıklayarak tahminler oluşturun
- Gerektiğinde sonuçları gözden geçirin ve düzenleyin
Otomatik Açıklama Modelleri
Şunları kullanabilirsiniz:
- Resmi Ultralytics (YOLO26n, YOLO26s vb.)
- Platformdan kendi eğitilmiş modelleriniz
Sınıf Yönetimi
Sınıf Oluşturma
Veri setiniz için açıklama sınıflarını tanımlayın:
- Sınıf panelinde Sınıf Ekle'ye tıklayın
- Sınıf adını girin
- Otomatik olarak bir renk atanır
Anotasyon Sırasında Yeni Sınıf Ekle
Editörden çıkmadan, açıklama eklerken doğrudan yeni sınıflar oluşturabilirsiniz:
- Görüntü üzerine bir açıklama çizin
- Sınıf açılır menüsünde, Yeni Sınıf Ekle'yi tıklayın.
- Sınıf adını girin
- Oluşturmak ve atamak için Enter tuşuna basın
Bu, verilerinizde yeni nesne türleriyle karşılaştıkça sınıfları tanımlayabileceğiniz kesintisiz bir iş akışı sağlar.
Birleştirilmiş Sınıflar Tablosu
Veri kümenizin tüm sınıfları tek bir tabloda yönetilir. Sınıf adları veya renklerindeki değişiklikler, veri kümesinin tamamında otomatik olarak uygulanır.
Sınıf Düzenleme
- Yeni açıklamalar için seçmek üzere bir sınıfa tıklayın
- Yeniden adlandırmak için çift tıklayın
- Yeniden sıralamak için sürükleyin
- Daha fazla seçenek için sağ tıklayın
Sınıf Renkleri
Her sınıfa Ultralytics paletinden bir renk atanır. Renkler, kolay tanınabilirlik için Platform genelinde tutarlıdır.
Klavye Kısayolları
Klavye kısayolları ile verimli açıklama:
| Kısayol | Eylem |
|---|---|
B | Kutu aracı (detect) |
P | Poligon aracı (segment) |
K | Anahtar nokta aracı (poz) |
O | obb aracı |
S | SAM akıllı açıklama |
A | Otomatik açıklama |
V | Seç/taşı modu |
1-9 | 1-9 arası sınıfı seç |
Delete | Seçili açıklamayı sil |
Ctrl+Z | Geri al |
Ctrl+Y | Yinele |
Escape | Geçerli işlemi iptal et |
Enter | Poligonu tamamla |
←/→ | Önceki/sonraki görüntü |
Tüm Kısayolları Görüntüle
Basın ? klavye kısayolları iletişim kutusunu açmak için.
Geri Al/Yinele
Açıklama düzenleyici tam bir geçmişi korur:
- Geri al:
Ctrl+Z(Mac'te Cmd+Z) - Yinele:
Ctrl+Y(Mac'te Cmd+Y)
Geçmiş şunları içerir:
- Ek açıklamalar ekleme
- Ek açıklamaları düzenleme
- Ek açıklamaları silme
- Sınıfları değiştirme
Ek Açıklamaları Kaydetme
Ek açıklamalar, Kaydet'e tıkladığınızda veya sayfadan ayrıldığınızda kaydedilir:
- Kaydet: Kaydet düğmesine tıklayın veya basın
Ctrl+S - İptal: Değişiklikleri atmak için iptal'e tıklayın
- Otomatik kaydetme uyarısı: Kaydedilmemiş değişiklikler ayrılmadan önce uyarır
Çalışmanızı Kaydedin
Başka bir görsele geçmeden önce daima kaydedin. Kaydedilmemiş değişiklikler kaybolacaktır.
SSS
SAM ek açıklaması ne kadar doğru?
SAM, çoğu nesne için yüksek kaliteli maskeler sağlar. Doğruluk şunlara bağlıdır:
- Nesnenin arka plandan ayırt edilebilirliği
- Görüntü kalitesi ve çözünürlüğü
- Sağlanan pozitif/negatif nokta sayısı
En iyi sonuçlar için, nesnenin merkezine pozitif bir nokta ile başlayın ve yakındaki nesneleri hariç tutmak için negatif noktalar ekleyin.
Mevcut ek açıklamaları içe aktarabilir miyim?
Evet, veri setinizi YOLO formatında etiket dosyalarıyla yükleyin. Platform bunları otomatik olarak ayrıştırır ve düzenleyicide görüntüler.
Aynı sınıftan birden fazla nesneyi nasıl etiketlerim?
Ek açıklama çizdikten sonra:
- Aynı sınıfı seçili tutun
- Bir sonraki ek açıklamayı çizin
- Tüm nesneler etiketlenene kadar tekrarlayın
Klavye kısayolu 1-9 sınıfları hızlıca seçer.
SAM ile otomatik etiketleme arasındaki fark nedir?
| Özellik | SAM | Otomatik Açıklama |
|---|---|---|
| Metot | Etkileşimli nokta istemleri | Model çıkarımı |
| Hız | Tek seferde bir nesne | Tüm nesneler aynı anda |
| Kesinlik | Rehberlikle çok yüksek | Modele bağlıdır |
| İçin en iyisi | Karmaşık nesneler, ince detaylar | Toplu etiketleme, basit nesneler |
Kısmen etiketlenmiş veri kümeleri üzerinde eğitim yapabilir miyim?
Evet, ancak en iyi sonuçlar için:
- Her görüntüdeki hedef sınıflarınızın tüm nesnelerini etiketleyin
- Etiketlenmemiş görüntüler için bilinmeyen bölümünü kullanın
- Etiketlenmemiş görüntüleri eğitim yapılandırmasından hariç tutun