Bộ dữ liệu HUB

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

Sau khi tải lên, bộ dữ liệu có thể được sử dụng ngay lập tức để đào tạo mô hình. Cách 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.

Xem: Xem: Tải bộ dữ liệu lên Ultralytics TRUNG TÂM | Hướng dẫn đầy đủ về tính năng tải lên tập dữ liệu

Tải lên tập dữ liệu

Ultralytics Bộ dữ liệu HUB cũng giống như YOLOv5 và YOLOv8 🚀 Datasets. Họ sử dụng cùng một cấu trúc và cùng một định dạng nhãn để giữ cho mọi thứ đơn giản.

Trước khi bạn tải tập dữ liệu lên Ultralytics HUB, đảm bảo đặt tệp YAML tập dữ liệu của bạn bên trong thư mục gốc tập dữ liệu và tập dữ liệu YAML, thư mục và ZIP của bạn có cùng tên, như thể hiện 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 của chúng tôi COCO8 Tập dữ liệu mẫu, sau đó bạn sẽ có một coco8.yaml bên trong coco8/ thư mục, sẽ tạo một coco8.zip Khi nén:

zip -r coco8.zip coco8

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

Tập dữ liệu YAML là cùng một 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://ultralytics.com/assets/coco8.zip

Sau khi nén tập dữ liệu của bạn, bạn nên xác thực nó trước khi tải nó lên Ultralytics Trung tâm. Ultralytics HUB tiến hành kiểm tra xác thực tập dữ liệu sau khi tải lên, vì vậy bằng cách đảm bảo tập dữ liệu của bạn được định dạng chính xác và không có lỗi trước thời hạn, bạn có thể ngăn chặn mọi thất bại do từ chối tập dữ liệu.

from ultralytics.hub import check_dataset

check_dataset('path/to/coco8.zip')

Khi ZIP tập dữ liệu của bạn đã sẵn sàng, hãy điều hướng đến trang Datasets bằng cách nhấp vào nút Datasets trong thanh bên.

Nhấp vào nút Tải lên tập dữ liệu ở trên cùng bên phải của trang. Hành động này sẽ kích hoạt hộp thoại Tải lên tập dữ liệu .

Tải lên tập dữ liệu của bạn trong trường Tập dữ liệu .zip tệp .

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

Khi bạn 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 nó từ trang Tập dữ liệu.

Bạn có thể xem các hình ảnh trong tập dữ liệu của mình được nhóm theo các phần tách (Train, Validation, Test).

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

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

Chia sẻ tập dữ liệu

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

Đặt quyền truy cập chung thành "Không công khai" 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 / Xóa tập dữ liệu

Điều hướng đến trang Tập dữ liệu của tập dữ liệu bạn muốn chỉnh sửa, mở menu thả xuống hành động tập dữ liệu và nhấp vào tùy chọn Chỉnh sửa . Hành động này sẽ kích hoạt hộp thoại Cập nhật tập dữ liệu .

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

Điều hướng đến trang Tập dữ liệu của tập dữ liệu bạn muốn xóa, mở menu thả xuống hành động tập dữ liệu và nhấp vào tùy chọn Xóa . Hành động này sẽ xóa tập dữ liệu.

Ý kiến