Labelbox Entegrasyonu#

Ultralytics Platform, Labelbox NDJSON dışa aktarımlarını doğrudan okur. Yapıştırılacak bir anahtar, canlı tutulacak bir bağlantı veya sürdürülecek bir dönüştürme betiği yoktur — Labelbox'tan dışa aktar, dosyayı yükle ve etiketlerin normal bir Platform veri kümesi olarak gelsin.

Labelbox'tan içe aktarma#

1. Labelbox'tan dışa aktar. Aktarmak istediğin etiketleme projesini veya kataloğu aç ve Data Rows sekmesine git. All seçeneğini belirle, Export data düğmesine tıkla, dahil edilecek alanları seç ve onayla. Proje yerine Catalog'dan mı dışa aktarıyorsun? Export labels from project seçeneğini etkinleştir ve projeyi seç; aksi halde dosya hiçbir ek açıklama içermeden gelir.
2. Dosyayı indir. Labelbox dışa aktarma işlemini arka plan görevi olarak çalıştırır. Görevi Notifications bölümünde takip et ve tamamlandığında .ndjson dosyasını kaydetmek için Download düğmesine tıkla.
3. Platform'a yükle. Yeni bir veri kümesi oluşturup .ndjson dosyasını yükle veya dosyanın doğrudan bağlantısını yapıştır. Ayrıca Settings > Integrations > Labelbox yolundan da başlayabilirsin.
4. Eğit. İşleme tamamlandığında ek açıklamaları düzenle ve diğer tüm Platform veri kümelerinde olduğu gibi eğit.

CVAT ve Label Studio'dan farklı olarak seçilecek bir biçim yoktur — Labelbox'ın kendi dışa aktarımı desteklenen biçimdir.

SDK ile dışa aktarma#

Labelbox, dışa aktarma görevini Python SDK'sında da sunar; bu, tekrarlanabilir bir işlem hattı için daha kolay yoldur. Görevi akış olarak işle ve her satıra bir JSON nesnesi yaz:

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()  # streaming a task that isn't COMPLETE raises

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

Neler İçe Aktarılır#

Platform, Labelbox biçimini kendisi tanır ve sınırlayıcı kutuları ile çokgenleri eşleşen YOLO görev türüne eşler:

Her nesnenin name değeri sınıf adına dönüşür — bu nedenle "name": "Dog" ek açıklaması, küçük harfli value yerine Dog sınıfı olarak içe aktarılır — ve piksel koordinatları, dışa aktarımdaki media_attributes boyutlarına göre normalleştirilir. Her görüntü data_row.external_id değerine göre adlandırılır; dışa aktarımda harici bir kimlik yoksa imzalı URL'deki dosya adına geri dönülür. Ek açıklama içermeyen bir katalog dışa aktarımı, Platform'ın ek açıklama düzenleyicisinde etiketlemeye hazır, etiketsiz bir görüntü veri kümesi olarak içe aktarılır.

Tek bir veri satırı, Platform'ın okuduğu alanlarla sınırlandırılmış şekilde şöyle görünür:

{
    "data_row": {
        "external_id": "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 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Dışa aktarımdaki diğer her şey — embeddings, metadata_fields, attachments, project_details — yok sayılır. Dışa aktarırken gömülü gösterimleri seçimini kaldırmaya değer: örnek bir dışa aktarımda bunlar dosyanın yaklaşık beşte dördünü oluştururken, Platform'ın gerçekten okuduğu alanlar beşte birini oluşturuyordu.