İçeriğe geç

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:

GörevAraçEtiketleme Biçimi
Tespit EtDikdörtgenSınırlayıcı kutular (x, y, genişlik, yükseklik)
SegmentPoligonPiksel hassasiyetinde maskeler (poligon köşeleri)
PozAnahtar Nokta17 noktalı COCO iskeleti
OBBYönlendirilmiş KutuDöndürülmüş sınırlayıcı kutular (4 köşe)
SınıflandırSınıf SeçiciGörüntü 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:

  1. Veri kümenize gidin
  2. Tam ekran görüntüleyiciyi açmak için bir görüntüye tıklayın
  3. Etiketleme moduna girmek için Düzenle'ye tıklayın
  4. Etiketleme aracınızı seçin
  5. Görüntü üzerine etiketler çizin
  6. İşiniz bittiğinde Kaydet'e tıklayın

Manuel Ek Açıklama Araçları

Sınırlayıcı Kutu (detect)

Nesnelerin etrafına dikdörtgen kutular çizin:

  1. Şunu seçin: Kutu aracı veya basın B
  2. Dikdörtgen çizmek için tıklayıp sürükleyin
  3. Kutuyu tamamlamak için bırakın
  4. Açılır menüden bir sınıf seçin

Yeniden Boyutlandır ve Taşı

  • Yeniden boyutlandırmak için köşeleri veya kenarları sürükleyin
  • Taşımak için merkezi sürükleyin
  • Basın Delete seçili açıklamayı kaldırmak için

Poligon (segment)

Hassas poligon maskeleri çizin:

  1. Şunu seçin: Poligon aracı veya basın P
  2. Köşe noktaları eklemek için tıklayın
  3. Çift tıklayın veya basın Enter poligonu kapatmak için
  4. 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 Delete onu kaldırmak için

Anahtar Nokta (Duruş)

İnsan pozu için 17 COCO anahtar noktası yerleştirin:

  1. Şunu seçin: Anahtar Nokta aracı veya basın K
  2. Anahtar noktalarını sırayla yerleştirmek için tıklayın
  3. COCO iskelet sırasını takip edin

17 COCO anahtar noktası şunlardır:

#Anahtar Nokta#Anahtar Nokta
1Burun10Sağ bilek
2Sol göz11Sol kalça
3Sağ göz12Sağ kalça
4Sol kulak13Sol diz
5Sağ kulak14Sağ diz
6Sol omuz15Sol ayak bileği
7Sağ omuz16Sağ ayak bileği
8Sol dirsek17(ayrıldı)
9Sağ dirsek

Yönlendirilmiş Sınırlayıcı Kutu (OBB)

Açılı nesneler için döndürülmüş kutular çizin:

  1. Şunu seçin: OBB aracı veya basın O
  2. Başlangıç kutusunu çizmek için tıklayıp sürükleyin
  3. Açıyı ayarlamak için döndürme tutamacını kullanın
  4. Açılır menüden bir sınıf seçin

Sınıflandırma (classify)

Görüntü düzeyinde sınıf etiketleri atayın:

  1. classify modunu seçin
  2. Sınıf düğmelerine tıklayın veya sayı tuşlarına basın 1-9
  3. Görüntü başına birden fazla sınıf atanabilir

SAM Akıllı Ek Açıklama

Segment Anything Model (SAM), sadece birkaç tıklamayla akıllı açıklama (annotation) yapmayı sağlar:

  1. Seçin SAM modunu veya tuşuna basın S
  2. Sol tıklama ile pozitif noktalar ekleyin (bu alanı dahil edin)
  3. Sağ tıklama ile negatif noktalar ekleyin (bu alanı hariç tutun)
  4. SAM, gerçek zamanlı olarak hassas bir maske oluşturur
  5. 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:

  1. Seçin Otomatik Açıklama modunu veya tuşuna basın A
  2. Bir model seçin (resmi veya kendi eğitilmiş modelleriniz)
  3. Güven eşiğini ayarlayın
  4. Çalıştır'a tıklayarak tahminler oluşturun
  5. 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:

  1. Sınıf panelinde Sınıf Ekle'ye tıklayın
  2. Sınıf adını girin
  3. Otomatik olarak bir renk atanır

Anotasyon Sırasında Yeni Sınıf Ekle

Editörden çıkmadan, açıklama eklerken doğrudan yeni sınıflar oluşturabilirsiniz:

  1. Görüntü üzerine bir açıklama çizin
  2. Sınıf açılır menüsünde, Yeni Sınıf Ekle'yi tıklayın.
  3. Sınıf adını girin
  4. 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:

KısayolEylem
BKutu aracı (detect)
PPoligon aracı (segment)
KAnahtar nokta aracı (poz)
Oobb aracı
SSAM akıllı açıklama
AOtomatik açıklama
VSeç/taşı modu
1-91-9 arası sınıfı seç
DeleteSeçili açıklamayı sil
Ctrl+ZGeri al
Ctrl+YYinele
EscapeGeçerli işlemi iptal et
EnterPoligonu 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:

  1. Aynı sınıfı seçili tutun
  2. Bir sonraki ek açıklamayı çizin
  3. Tüm nesneler etiketlenene kadar tekrarlayın

Klavye kısayolu 1-9 sınıfları hızlıca seçer.

SAM ile otomatik etiketleme arasındaki fark nedir?

ÖzellikSAMOtomatik Açıklama
MetotEtkileşimli nokta istemleriModel çıkarımı
HızTek seferde bir nesneTüm nesneler aynı anda
KesinlikRehberlikle çok yüksekModele bağlıdır
İçin en iyisiKarmaşık nesneler, ince detaylarToplu 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


📅 20 gün önce oluşturuldu ✏️ 14 gün önce güncellendi
glenn-jocher

Yorumlar