Labelbox Entegrasyonu#

Ultralytics Platform, Labelbox NDJSON dışa aktarımlarını doğrudan okur. Yapıştırılacak bir anahtar, etkin tutulması gereken bir bağlantı veya bakımı gereken bir dönüştürme betiği yok — Labelbox'tan dışa aktar, dosyayı yükle ve etiketlerin normal bir Platform veri kümesi olarak gelir.

Labelbox'tan içe aktar#

1. Labelbox'tan dışa aktar. Bir etiketleme projesi için Data Rows sekmesini aç, All'ı seç, Export data'ya tıkla, eklenecek alanları seç ve onayla. Catalog bölümünde veri satırlarını seçip Manage selection > Export data'yı seç, ardından Export labels from project seçeneğini etkinleştirip projeyi seç; aksi hâlde dosya hiç açıklama içermeden gelir.
2. Dosyayı indir. Labelbox, dışa aktarma işlemini arka plan görevi olarak yürütür. Notifications bölümünde işlemi izle ve tamamlandığında .ndjson dosyasını kaydetmek için Download'a 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, diğer Platform veri kümelerinde olduğu gibi açıklamaları düzenleyebilir ve eğitebilirsin.

CVAT ve Label Studio araçlarından farklı olarak seçilecek bir biçim yok — desteklenen biçim Labelbox'ın kendi dışa aktarma biçimidir.

SDK ile dışa aktar#

Labelbox, dışa aktarma görevini Python SDK'sında da sunar; bu, tekrarlanabilir bir işlem hattı oluşturmanın daha kolay yoludur. 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()  # TAMAMLANMAMIŞ bir görevin akış olarak işlenmesi hata verir

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 otomatik olarak tanır ve sınırlayıcı kutularla çokgenleri eşleşen YOLO görev türüne dönüştürür:

Her nesnenin name alanı sınıf adı olur — bu nedenle "name": "Dog" açıklaması, küçük harfli value değil, Dog sınıf adıyla içe aktarılır — ve piksel koordinatları dışa aktarımdaki media_attributes boyutlarına göre normalleştirilir; bu nedenle dışa aktarımda medya özniteliklerini koru: genişliği ve yüksekliği olmayan satırlardaki görseller açıklama olmadan içe aktarılır. Yalnızca Platform'un içe aktarabildiği nesneler sınıf kaydı oluşturur; böylece maske, nokta ve çoklu çizgi araçları veri kümesine boş sınıflar eklemez. Her görsel önce data_row.external_id, ardından global_key alanına göre adlandırılır; dışa aktarımda ikisi de yoksa imzalı URL'deki dosya adı kullanılır. Görsel veri satırları içe aktarılır; video, metin ve diğer görsel olmayan veri satırları atlanır. Açıklama içermeyen bir katalog dışa aktarımı, Platform'un açıklama düzenleyicisinde etiketlemeye hazır, etiketsiz bir görsel veri kümesi olarak içe aktarılır.

Tek bir veri satırı, Platform'un okuduğu alanlarla sınırlandırılmış hâliyle şöyledir:

{
    "data_row": {
        "external_id": "000000000307.jpg",
        "global_key": "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 aktarım sırasında gömmeleri seçmemek faydalı olur: örnek bir dışa aktarımda dosyanın yaklaşık beşte dördünü oluşturuyorlardı; Platform'un gerçekten okuduğu alanlar ise beşte bir kadardı.

Sık Sorulan Sorular#