Bộ dữ liệu

Ultralytics Platform cung cấp một giải pháp tối ưu để quản lý dữ liệu huấn luyện của bạn. Sau khi tải lên, các tập dữ liệu có thể được sử dụng ngay lập tức để huấn luyện mô hình, với khả năng xử lý tự động và tạo thống kê.

Tải lên Bộ dữ liệu

Ultralytics Nền tảng hỗ trợ nhiều định dạng tải lên khác nhau để tăng tính linh hoạt.

Các định dạng được hỗ trợ

Chuẩn bị Tập dữ liệu của bạn

Nền tảng này hỗ trợ hai định dạng chú thích cộng với tải lên ảnh thô: Ultralytics YOLO , COCO và ảnh thô (chưa được chú thích):

my-dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── val/
│       ├── img003.jpg
│       └── img004.jpg
├── labels/
│   ├── train/
│   │   ├── img001.txt
│   │   └── img002.txt
│   └── val/
│       ├── img003.txt
│       └── img004.txt
└── data.yaml

# data.yaml
path: .
train: images/train
val: images/val

names:
    0: person
    1: car
    2: dog

my-coco-dataset/
├── train/
│   ├── _annotations.coco.json
│   ├── img001.jpg
│   └── img002.jpg
└── val/
    ├── _annotations.coco.json
    ├── img003.jpg
    └── img004.jpg

{
    "images": [{ "id": 1, "file_name": "img001.jpg", "width": 640, "height": 480 }],
    "annotations": [{ "id": 1, "image_id": 1, "category_id": 0, "bbox": [100, 50, 200, 300] }],
    "categories": [{ "id": 0, "name": "person" }]
}

Để biết chi tiết về định dạng cụ thể cho từng tác vụ, hãy xem các tác vụ được hỗ trợ và Tổng quan về tập dữ liệu .

Quy trình tải lên

1. Điều hướng đến Datasets trong thanh bên
2. Nhấp New Dataset hoặc kéo tệp vào khu vực tải lên
3. Chọn loại tác vụ (xem các tác vụ được hỗ trợ )
4. Thêm tên và mô tả tùy chọn
5. Thiết lập chế độ hiển thị (công khai hoặc riêng tư) và giấy phép tùy chọn (xem các giấy phép hiện có )
6. Nhấp Create

Sau khi tải lên, nền tảng xử lý dữ liệu của bạn thông qua một quy trình nhiều giai đoạn:

graph LR
    A[Upload] --> B[Validate]
    B --> C[Normalize]
    C --> D[Thumbnail]
    D --> E[Parse Labels]
    E --> F[Statistics]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#2196F3,color:#fff
    style E fill:#2196F3,color:#fff
    style F fill:#9C27B0,color:#fff

1. Xác thực: Kiểm tra định dạng và kích thước
2. Chuẩn hóa: Ảnh lớn được thay đổi kích thước (tối đa 4096px, kích thước tối thiểu 28px)
3. Ảnh thu nhỏ: Các bản xem trước WebP 256px được tạo
4. Phân tích cú pháp nhãn: Nhãn định dạng YOLO và COCO được trích xuất
5. Thống kê: Phân bố lớp và kích thước hình ảnh được tính toán.

from ultralytics.data.utils import check_det_dataset

check_det_dataset("path/to/data.yaml")

Duyệt hình ảnh

Xem hình ảnh tập dữ liệu của bạn trong nhiều bố cục khác nhau:

Sắp xếp và lọc

Bạn có thể sắp xếp và lọc hình ảnh để duyệt nhanh hơn:

Trình xem toàn màn hình

Nhấp vào bất kỳ hình ảnh nào để mở trình xem toàn màn hình với:

• Điều hướng: Phím mũi tên hoặc xem trước hình thu nhỏ để duyệt
• Siêu dữ liệu: Tên tệp, kích thước, huy hiệu phân tách, số lượng chú thích.
• Chú thích: Bật/tắt hiển thị lớp phủ chú thích.
• Phân tích theo lớp: Số lượng nhãn theo từng lớp với chỉ báo màu
• Chỉnh sửa: Vào chế độ chú thích để thêm hoặc sửa đổi nhãn
• Tải xuống: Tải xuống tệp hình ảnh gốc
• Xóa: Xóa hình ảnh khỏi tập dữ liệu
• Phóng: Cmd/Ctrl+Scroll để phóng to/thu nhỏ
• Chế độ xem pixel: Bật/tắt hiển thị pixel để kiểm tra kỹ lưỡng

Lọc theo phân tách

Lọc hình ảnh theo phân tách tập dữ liệu của chúng:

Các tab tập dữ liệu

Mỗi trang tập dữ liệu có sáu tab có thể truy cập từ thanh tab:

Tab Hình ảnh

Chế độ xem mặc định hiển thị thư viện hình ảnh với các lớp phủ chú thích. Hỗ trợ các chế độ xem dạng lưới, thu gọn và bảng. Kéo và thả tệp vào đây để thêm hình ảnh khác.

Tab Các lớp

Quản lý các lớp chú thích cho tập dữ liệu của bạn:

• Biểu đồ tần suất lớp: Biểu đồ cột hiển thị số lượng chú thích trên mỗi lớp với tùy chọn chuyển đổi thang tuyến tính/logarit
• Bảng lớp: Bảng có thể sắp xếp, tìm kiếm với tên lớp, số lượng nhãn và số lượng hình ảnh
• Chỉnh sửa tên lớp: Nhấp vào bất kỳ tên lớp nào để đổi tên trực tiếp
• Chỉnh sửa màu lớp: Nhấp vào ô màu để thay đổi màu lớp
• Thêm lớp mới: Sử dụng trường nhập liệu ở phía dưới để thêm các lớp

Tab Biểu đồ

Thống kê tự động được tính toán từ tập dữ liệu của bạn:

Tab Mô hình

Xem tất cả các mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu này trong một bảng có thể tìm kiếm:

Tab Lỗi

Các hình ảnh không thể xử lý được liệt kê ở đây kèm theo:

• Biểu ngữ lỗi: Tổng số hình ảnh bị lỗi và hướng dẫn
• Bảng lỗi: Tên tệp, mô tả lỗi thân thiện với người dùng, gợi ý khắc phục và hình thu nhỏ xem trước
• Các lỗi phổ biến bao gồm tệp bị hỏng, định dạng không được hỗ trợ, hình ảnh quá nhỏ (tối thiểu 28px) và chế độ màu không được hỗ trợ

Tab Phiên bản

Tạo các ảnh chụp nhanh NDJSON bất biến của tập dữ liệu của bạn để huấn luyện có thể tái tạo. Mỗi phiên bản ghi lại số lượng hình ảnh, số lượng lớp, số lượng chú thích và kích thước tệp tại thời điểm tạo.

Để tạo một phiên bản:

1. Mở tab Phiên bản
2. Bạn có thể nhập thêm mô tả (ví dụ: "Đã thêm 500 hình ảnh huấn luyện" hoặc "Đã sửa lỗi dán nhãn sai các lớp").
3. Nhấp vào + Phiên bản Mới
4. Ảnh chụp nhanh NDJSON được tạo và tải xuống tự động.

Mỗi phiên bản được đánh số thứ tự (v1, v2, v3...) và được lưu trữ vĩnh viễn. Bạn có thể tải xuống bất kỳ phiên bản nào trước đó bất cứ lúc nào từ bảng phiên bản.

Xuất Tập dữ liệu

Xuất bộ dữ liệu của bạn để sử dụng ngoại tuyến. Nền tảng hỗ trợ nhiều định dạng xuất:

Để xuất khẩu:

1. Nhấp vào nút Xuất trong tiêu đề tập dữ liệu
2. Chọn định dạng mong muốn
3. Quá trình xuất dữ liệu diễn ra bất đồng bộ — bạn sẽ nhận được thông báo khi quá trình tải xuống hoàn tất.

Định dạng NDJSON lưu trữ một đối tượng JSON trên mỗi dòng. Dòng đầu tiên chứa siêu dữ liệu của tập dữ liệu, tiếp theo là một dòng cho mỗi hình ảnh:

{"type": "dataset", "task": "detect", "name": "my-dataset", "description": "...", "url": "https://platform.ultralytics.com/...", "class_names": {"0": "person", "1": "car"}, "version": 1, "created_at": "2026-01-15T10:00:00Z", "updated_at": "2026-02-20T14:30:00Z"}
{"type": "image", "file": "img001.jpg", "url": "https://...", "width": 640, "height": 480, "split": "train", "annotations": {"boxes": [[0, 0.5, 0.5, 0.2, 0.3]]}}
{"type": "image", "file": "img002.jpg", "url": "https://...", "width": 1280, "height": 720, "split": "val"}

Xem tài liệu định dạng NDJSON của Ultralytics để biết thông số kỹ thuật đầy đủ.

Thao tác hình ảnh

Thao tác nhanh

Nhấp chuột phải vào bất kỳ hình ảnh nào ở chế độ xem Lưới hoặc Thu gọn để truy cập các thao tác nhanh:

Di chuyển hàng loạt để chia tách

Gán lại các hình ảnh đã chọn vào một nhóm khác trong cùng tập dữ liệu:

1. Chuyển sang chế độ xem dạng bảng
2. Chọn hình ảnh bằng cách sử dụng hộp kiểm
3. Nhấp chuột phải để mở menu ngữ cảnh
4. Chọn Move to split > Huấn luyện, Xác thực, hoặc Kiểm thử

Bạn cũng có thể kéo và thả hình ảnh vào các tab bộ lọc chia nhỏ trong chế độ xem lưới.

Phân bổ lại

Phân bổ lại tất cả hình ảnh giữa các tập dữ liệu huấn luyện, xác thực và kiểm tra bằng cách sử dụng tỷ lệ tùy chỉnh:

1. Nhấp vào thanh chia trong thanh công cụ của tập dữ liệu để mở hộp thoại Phân bổ lại các phần chia.
2. Điều chỉnh tỷ lệ phân chia bằng bất kỳ phương pháp nào dưới đây.
3. Xem trước số lượng hình ảnh trực tiếp để xác nhận việc phân phối.
4. Nhấp vào Áp dụng để phân bổ lại ngẫu nhiên tất cả hình ảnh theo tỷ lệ phần trăm bạn đã chọn.

Hộp thoại này cung cấp ba cách để thiết lập tỷ lệ phân chia mục tiêu của bạn:

Bản xem trước trực tiếp cho thấy chính xác có bao nhiêu hình ảnh sẽ được phân bổ vào mỗi nhóm trước khi bạn áp dụng.

Xóa hàng loạt

Xóa nhiều hình ảnh cùng lúc:

1. Chọn hình ảnh trong chế độ xem bảng
2. Nhấp chuột phải và chọn Delete
3. Xác nhận xóa

URI tập dữ liệu

Tham chiếu các tập dữ liệu Nền tảng bằng cách sử dụng ul:// Định dạng URI (xem Sử dụng tập dữ liệu nền tảng):

ul://username/datasets/dataset-slug

Sử dụng URI này để huấn luyện mô hình từ bất kỳ đâu:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(data="ul://username/datasets/my-dataset", epochs=100)

Giấy phép khả dụng

Nền tảng này hỗ trợ các loại giấy phép sau cho các tập dữ liệu:

Cài đặt hiển thị

Kiểm soát ai có thể xem tập dữ liệu của bạn:

Chế độ hiển thị được thiết lập khi tạo tập dữ liệu trong... New Dataset hộp thoại bằng cách sử dụng công tắc bật/tắt. Các tập dữ liệu công khai hiển thị trên Khám phá trang.

Chỉnh sửa Tập dữ liệu

Siêu dữ liệu tập dữ liệu được chỉnh sửa trực tiếp ngay trên trang tập dữ liệu — không cần hộp thoại:

• Tên: Nhấp vào tên tập dữ liệu để chỉnh sửa. Các thay đổi tự động lưu khi mất tiêu điểm hoặc Enter.
• Mô tả: Nhấp vào mô tả (hoặc văn bản giữ chỗ "Thêm mô tả...") để chỉnh sửa. Các thay đổi sẽ tự động lưu.
• Loại tác vụ: Nhấp vào huy hiệu tác vụ để chọn một loại tác vụ khác.
• Giấy phép: Nhấp vào bộ chọn giấy phép để thay đổi giấy phép tập dữ liệu.

Sao chép Tập dữ liệu

Khi xem bộ dữ liệu công khai mà bạn không sở hữu, hãy nhấp vào... Clone Dataset Để tạo một bản sao trong không gian làm việc của bạn. Bản sao bao gồm tất cả hình ảnh, chú thích và định nghĩa lớp. Nếu tập dữ liệu gốc có giấy phép copyleft, bản sao sẽ kế thừa giấy phép đó và trình chọn giấy phép sẽ bị khóa.

Đánh dấu sao và chia sẻ

• Đánh dấu sao: Nhấp vào nút đánh dấu sao để lưu tập dữ liệu. Số lượt đánh dấu sao hiển thị cho tất cả người dùng.
• Chia sẻ: Đối với các tập dữ liệu công khai, nhấp vào nút chia sẻ để sao chép liên kết hoặc chia sẻ lên các nền tảng xã hội.

Xóa bộ dữ liệu

Xóa tập dữ liệu bạn không còn cần:

1. Mở menu hành động tập dữ liệu
2. Nhấp Delete
3. Xác nhận trong hộp thoại: "Thao tác này sẽ chuyển [tên] vào thùng rác. Bạn có thể khôi phục nó trong vòng 30 ngày."

Huấn luyện trên tập dữ liệu

Bắt đầu huấn luyện trực tiếp từ tập dữ liệu của bạn:

1. Nhấp New Model trên trang tập dữ liệu
2. Chọn một dự án hoặc tạo mới
3. Cấu hình các tham số huấn luyện
4. Bắt đầu huấn luyện

graph LR
    A[Dataset] --> B[New Model]
    B --> C[Select Project]
    C --> D[Configure]
    D --> E[Start Training]

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style E fill:#4CAF50,color:#fff

Xem Huấn luyện trên Đám mây để biết chi tiết.

Câu hỏi thường gặp

Dữ liệu của tôi sẽ được xử lý như thế nào sau khi tải lên?

Dữ liệu của bạn được xử lý và lưu trữ trong khu vực bạn đã chọn (US, EU hoặc AP). Hình ảnh được:

1. Đã xác thực về định dạng và kích thước
2. Bị từ chối nếu kích thước tối thiểu nhỏ hơn 28px.
3. Ảnh sẽ được chuẩn hóa nếu lớn hơn 4096px (giữ nguyên tỷ lệ khung hình; được mã hóa để tối ưu hóa dung lượng lưu trữ).
4. Được lưu trữ bằng phương thức lưu trữ theo địa chỉ nội dung (CAS) với hàm băm XXH3-128.
5. Ảnh thu nhỏ được tạo ở độ phân giải 256px WebP để duyệt nhanh.

Lưu trữ hoạt động như thế nào?

Nền tảng Ultralytics sử dụng Lưu trữ dựa trên nội dung (CAS) để lưu trữ hiệu quả:

• Khử trùng lặp: Các hình ảnh giống hệt nhau được tải lên bởi những người dùng khác nhau chỉ được lưu trữ một lần
• Tính toàn vẹn: Băm XXH3-128 đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu
• Hiệu quả: Giảm chi phí lưu trữ và tăng tốc độ xử lý
• Theo khu vực: Dữ liệu nằm trong khu vực bạn đã chọn (Mỹ, EU hoặc AP)

Tôi có thể thêm hình ảnh vào một tập dữ liệu hiện có không?

Có, bạn có thể kéo và thả tệp vào trang dữ liệu hoặc sử dụng nút tải lên để thêm hình ảnh bổ sung. Số liệu thống kê mới sẽ được tính toán tự động.

Làm thế nào để di chuyển hình ảnh giữa các màn hình chia đôi?

Sử dụng tính năng di chuyển hàng loạt để chia nhỏ:

1. Chọn hình ảnh trong chế độ xem bảng
2. Nhấp chuột phải và chọn Move to split
3. Chọn tập dữ liệu mục tiêu (Huấn luyện, Xác thực hoặc Kiểm thử)

Những định dạng nhãn nào được hỗ trợ?

Ultralytics Nền tảng hỗ trợ hai định dạng chú thích để tải lên:

Tôi có thể chú thích cùng một tập dữ liệu cho nhiều loại tác vụ không?

Đúng vậy. Mỗi hình ảnh lưu trữ chú thích cho cả 5 loại nhiệm vụ ( detect , segment , tư thế, OBB, classify ) cùng nhau. Bạn có thể chuyển đổi loại tác vụ đang hoạt động của tập dữ liệu bất cứ lúc nào mà không làm mất các chú thích hiện có. Chỉ những chú thích phù hợp với loại tác vụ đang hoạt động mới được hiển thị trong trình chỉnh sửa và được bao gồm trong quá trình xuất và huấn luyện — các chú thích cho các tác vụ khác được bảo lưu và xuất hiện lại khi bạn chuyển đổi trở lại.

📅 Được tạo 2 tháng trước ✍️ Cập nhật 1 ngày trước

Bình luận