Link to this sectionLabelbox Entegrasyonu#

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

Link to this sectionLabelbox'tan İçe Aktar#

1. Labelbox'tan dışa aktar. Aktarmak istediğin etiketleme projesini veya kataloğu aç ve Data Rows sekmesine git. All seçeneğini seç, Export data öğesine tıkla, dahil edilecek alanları seç ve onayla. Bir projeden değil de Katalog'dan mı dışa aktarıyorsun? Export labels from project seçeneğini etkinleştir ve projeyi seç, aksi takdirde dosya hiç ek açıklaması olmadan gelir.
2. Dosyayı indir. Labelbox dışa aktarma işlemini arka plan işi olarak çalıştırır. Bildirimler bölümünden takip et ve .ndjson dosyasını kaydetmek için tamamlandığında Download düğmesine tıkla.
3. Platform'a yükle. Yeni bir veri kümesi oluştur ve .ndjson dosyasını yükle veya dosyaya doğrudan bir bağlantı yapıştır. Ayrıca Settings > Integrations > Labelbox bölümünden de başlayabilirsin.
4. Eğit. İşlem tamamlandığında, diğer tüm Platform veri kümelerinde olduğu gibi ek açıklamaları düzenle ve eğit.

CVAT ve Label Studio aksine, seçilecek bir biçim yoktur; Labelbox'ın kendi dışa aktarımı desteklenen biçimdir.

Link to this sectionSDK ile Dışa Aktar#

Labelbox ayrıca, yinelenebilir bir boru hattı için daha kolay yol olan Python SDK'sında dışa aktarma görevini sunar. Görevi akışa al ve satır başına 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())

Link to this sectionNeler İçe Aktarılır#

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

Each object's name becomes the class name — so a "name": "Dog" annotation imports as the class Dog, not its lowercase value — and pixel coordinates are normalized against the media_attributes dimensions in the export. A catalog export with no annotations imports as an unlabeled image dataset, ready to label in Platform's annotation editor.

Tek bir veri satırı, Platform'un okuduğu alanlarla sınırlandırılmış olarak şu şekildedir:

{
    "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) yoksayılır. Gömme verilerini dışa aktarırken seçimini kaldırmaya değer: örnek bir dışa aktarımda, Platform'un gerçekten okuduğu alanlar beşte birlik bir paya sahipken, bunlar dosyanın yaklaşık beşte dördünü oluşturuyordu.