Ultralytics Bộ dữ liệu HUB

Bộ dữ liệu Ultralytics HUB là giải pháp thiết thực để quản lý và tận dụng bộ dữ liệu tùy chỉnh của bạn.

Sau khi tải lên, các tập dữ liệu có thể được sử dụng ngay lập tức để đào tạo mô hình. Phương pháp tiếp cận tích hợp này tạo điều kiện chuyển đổi liền mạch từ quản lý tập dữ liệu sang đào tạo mô hình, đơn giản hóa đáng kể toàn bộ quy trình.

Đồng hồ: Upload Datasets to Ultralytics HUB | Complete Walkthrough of Dataset Upload Feature

Tải lên tập dữ liệu

Bộ dữ liệu Ultralytics HUB giống như YOLOv5 Và YOLOv8 🚀 bộ dữ liệu. Chúng sử dụng cùng một cấu trúc và cùng một định dạng nhãn để giữ mọi thứ đơn giản.

Trước khi tải tập dữ liệu lên Ultralytics HUB , hãy đảm bảo đặt tệp YAML của tập dữ liệu vào thư mục gốc của tập dữ liệu và tên YAML, thư mục và ZIP của tập dữ liệu phải giống nhau , như trong ví dụ bên dưới, sau đó nén thư mục tập dữ liệu.

Ví dụ, nếu tập dữ liệu của bạn được gọi là "coco8", như chúng tôi COCO8 tập dữ liệu ví dụ, sau đó bạn sẽ có một coco8.yaml bên trong của bạn coco8/ thư mục, sẽ tạo ra một coco8.zip khi được nén:

zip -r coco8.zip coco8

Bạn có thể tải xuống tập dữ liệu mẫu COCO8 của chúng tôi và giải nén để xem chính xác cách cấu trúc tập dữ liệu của bạn.

Bộ dữ liệu YAML có cùng tiêu chuẩn YOLOv5 Và YOLOv8 Định dạng YAML.

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO8 dataset (first 8 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco8/
# Example usage: yolo train data=coco8.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco8  ← downloads here (1 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/coco8 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 4 images
test: # test images (optional)

# Classes
names:
  0: person
  1: bicycle
  2: car
  3: motorcycle
  4: airplane
  5: bus
  6: train
  7: truck
  8: boat
  9: traffic light
  10: fire hydrant
  11: stop sign
  12: parking meter
  13: bench
  14: bird
  15: cat
  16: dog
  17: horse
  18: sheep
  19: cow
  20: elephant
  21: bear
  22: zebra
  23: giraffe
  24: backpack
  25: umbrella
  26: handbag
  27: tie
  28: suitcase
  29: frisbee
  30: skis
  31: snowboard
  32: sports ball
  33: kite
  34: baseball bat
  35: baseball glove
  36: skateboard
  37: surfboard
  38: tennis racket
  39: bottle
  40: wine glass
  41: cup
  42: fork
  43: knife
  44: spoon
  45: bowl
  46: banana
  47: apple
  48: sandwich
  49: orange
  50: broccoli
  51: carrot
  52: hot dog
  53: pizza
  54: donut
  55: cake
  56: chair
  57: couch
  58: potted plant
  59: bed
  60: dining table
  61: toilet
  62: tv
  63: laptop
  64: mouse
  65: remote
  66: keyboard
  67: cell phone
  68: microwave
  69: oven
  70: toaster
  71: sink
  72: refrigerator
  73: book
  74: clock
  75: vase
  76: scissors
  77: teddy bear
  78: hair drier
  79: toothbrush

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/coco8.zip

Sau khi nén tập dữ liệu, bạn nên xác thực tập dữ liệu trước khi tải lên Ultralytics HUB . Ultralytics HUB tiến hành kiểm tra xác thực tập dữ liệu sau khi tải lên, do đó, bằng cách đảm bảo tập dữ liệu của bạn được định dạng đúng và không có lỗi trước, bạn có thể ngăn ngừa mọi sự cố do tập dữ liệu bị từ chối.

from ultralytics.hub import check_dataset

check_dataset("path/to/dataset.zip", task="detect")

Khi tập dữ liệu ZIP của bạn đã sẵn sàng, hãy điều hướng đến trang Tập dữ liệu bằng cách nhấp vào nút Tập dữ liệu trong thanh bên và nhấp vào nút Tải tập dữ liệu lên ở góc trên bên phải của trang.

Hành động này sẽ kích hoạt hộp thoại Tải dữ liệu lên .

Chọn tác vụ tập dữ liệu của bạn và tải nó lên trường Tệp dữ liệu .zip .

Bạn có tùy chọn bổ sung để đặt tên và mô tả tùy chỉnh cho tập dữ liệu Ultralytics HUB của mình.

Khi bạn đã hài lòng với cấu hình tập dữ liệu của mình, hãy nhấp vào Tải lên .

Sau khi tập dữ liệu của bạn được tải lên và xử lý, bạn sẽ có thể truy cập tập dữ liệu đó từ trang Tập dữ liệu .

Bạn có thể xem hình ảnh trong tập dữ liệu của mình được nhóm theo từng phần (Đào tạo, Xác thực, Kiểm tra).

Ngoài ra, bạn có thể phân tích tập dữ liệu của mình bằng cách nhấp vào tab Tổng quan .

Tiếp theo, hãy đào tạo mô hình trên tập dữ liệu của bạn.

Tải xuống Bộ dữ liệu

Điều hướng đến trang Dataset của tập dữ liệu bạn muốn tải xuống, mở danh sách thả xuống hành động tập dữ liệu và nhấp vào tùy chọn Tải xuống . Hành động này sẽ bắt đầu tải xuống tập dữ liệu của bạn.

Chia sẻ Bộ dữ liệu

Điều hướng đến trang Dataset của tập dữ liệu bạn muốn chia sẻ, mở danh sách thả xuống hành động tập dữ liệu và nhấp vào tùy chọn Share . Hành động này sẽ kích hoạt hộp thoại Share Dataset .

Đặt quyền truy cập chung thành "Không được liệt kê" và nhấp vào Lưu .

Bây giờ, bất kỳ ai có liên kết trực tiếp đến tập dữ liệu của bạn đều có thể xem nó.

Chỉnh sửa tập dữ liệu

Điều hướng đến trang Dataset của tập dữ liệu bạn muốn chỉnh sửa, mở danh sách thả xuống hành động tập dữ liệu và nhấp vào tùy chọn Edit . Hành động này sẽ kích hoạt hộp thoại Update Dataset .

Áp dụng các sửa đổi mong muốn vào tập dữ liệu của bạn và sau đó xác nhận thay đổi bằng cách nhấp vào Lưu .

Xóa Bộ dữ liệu

Điều hướng đến trang Dataset của tập dữ liệu bạn muốn xóa, mở danh sách thả xuống hành động tập dữ liệu và nhấp vào tùy chọn Delete . Hành động này sẽ xóa tập dữ liệu.

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 0 ngày

Bình luận