Trình chỉnh sửa chú thích#

Ultralytics Platform có trình chỉnh sửa gán nhãn để gán nhãn hình ảnh bằng bounding box, polygon, keypoint, hộp định hướng và phân loại. Trình chỉnh sửa hỗ trợ vẽ thủ công, gán nhãn thông minh dùng SAM và dự đoán từ các model YOLO tương thích hoặc, trên các dataset phát hiện có 1–200 lớp, các model dùng prompt lớp: model mã nguồn mở được lưu trữ hoặc model trả phí của nhà cung cấp.

Các loại tác vụ được hỗ trợ#

Trình chỉnh sửa chú thích cung cấp công cụ chú thích cho 6 loại tác vụ YOLO:

Chú thích đa tác vụ

Cả 6 loại chú thích đều được lưu cùng nhau trên mỗi hình ảnh. Bạn có thể chuyển đổi loại tác vụ đang hoạt động của dataset mà không làm mất chú thích hiện có — các chú thích được giữ lại và xuất hiện lại khi bạn chuyển về.

Ground truth độ sâu là bản đồ đi kèm do bạn tải lên, không phải nội dung để vẽ, vì vậy trình chỉnh sửa sẽ mở ở chế độ chỉ đọc trên dataset độ sâu.

Chi tiết tác vụ#

Phát hiện đối tượng

Chức năng: Nhận diện đối tượng và vị trí của chúng bằng bounding box thẳng trục.

Định dạng nhãn: class_id center_x center_y width height (tất cả đều được chuẩn hóa trong khoảng 0-1)

Ví dụ: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 — Lớp 0 nằm giữa (50%, 50%), có chiều rộng 20% và chiều cao 30%

Trường hợp sử dụng: Đếm hàng tồn kho, giám sát giao thông, phát hiện động vật hoang dã, hệ thống an ninh

Phân đoạn instance

Chức năng: Tạo mask chính xác đến từng pixel cho mỗi đối tượng riêng lẻ.

Định dạng nhãn: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (các đỉnh polygon, chuẩn hóa trong khoảng 0-1)

Ví dụ: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — Mask tứ giác

Trường hợp sử dụng: Chẩn đoán hình ảnh y khoa, xe tự hành, chỉnh sửa ảnh, phân tích nông nghiệp

Ước tính tư thế

Chức năng: Phát hiện keypoint trên cơ thể để theo dõi bộ xương.

Định dạng nhãn: class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...

• Cờ hiển thị: 0=chưa gán nhãn, 1=đã gán nhãn nhưng bị che khuất, 2=đã gán nhãn và nhìn thấy

Ví dụ: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 0.6 0.7 2 0.4 0.8 1 — Người với 2 keypoint

Trường hợp sử dụng: Phân tích thể thao, vật lý trị liệu, hoạt họa, nhận diện cử chỉ

Bounding Box Định hướng (OBB)

Chức năng: Phát hiện đối tượng bị xoay bằng bounding box có xét đến góc.

Định dạng nhãn: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 (bốn điểm góc, được chuẩn hóa)

Ví dụ: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — Hình chữ nhật xoay

Trường hợp sử dụng: Ảnh chụp từ trên không, phân tích tài liệu, kiểm định sản xuất, phát hiện tàu

Phân loại ảnh

Chức năng: Gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh.

Định dạng nhãn: Dựa trên thư mục — hình ảnh được sắp xếp theo tên lớp (train/cats/, train/dogs/)

Trường hợp sử dụng: Kiểm duyệt nội dung, kiểm soát chất lượng, chẩn đoán y khoa, nhận diện cảnh

Bắt đầu#

Để chú thích hình ảnh:

1. Đi đến dataset của bạn
2. Nhấp một lần vào hình ảnh để mở trình chỉnh sửa chú thích toàn màn hình
3. Sử dụng chế độ mặc định Draw, hoặc chuyển sang Smart nếu được hỗ trợ
4. Chọn một lớp rồi thêm hoặc điều chỉnh chú thích trực tiếp trên hình ảnh
5. Chuyển sang ảnh khác hoặc đóng trình chỉnh sửa; các thay đổi được lưu tự động sau mỗi lần chỉnh sửa

Đối với các dataset mà bạn có thể chỉnh sửa, các công cụ chú thích sẽ hoạt động ngay khi trình xem toàn màn hình mở trên máy tính. Không có chế độ chỉnh sửa riêng hoặc nút Edit. Trên thiết bị di động và khi bạn không có quyền chỉnh sửa, trình xem toàn màn hình ở chế độ chỉ đọc.

Chế độ chú thích#

Draw là chế độ mặc định cho các tác vụ chú thích không gian. Với các dataset detect, segment, semantic, pose và OBB, thanh công cụ cũng có chế độ Smart khi tính năng chú thích thông minh khả dụng:

Chú thích pose sử dụng Draw với mẫu bộ xương; chế độ Smart chỉ cung cấp model YOLO pose, không có bộ chọn SAM hoặc tùy chọn tự động áp dụng. Classification sử dụng trực tiếp thanh bên lớp và không hiển thị thanh công cụ vẽ hoặc nút Smart.

Gán nhãn thông minh cần bật AI features đối với dataset lưu trữ đám mây; tính năng này không khả dụng với dataset On Premise và dataset có hơn ba kênh ảnh.

Trình chỉnh sửa ghi nhớ chế độ, model và lựa chọn tự động áp dụng cho từng dataset trong trình duyệt của bạn.

Công cụ trong chế độ Vẽ#

Bounding Box (Detect)#

Vẽ các khung chữ nhật quanh đối tượng:

1. Chọn một lớp trong thanh bên lớp
2. Ở chế độ mặc định Draw, nhấp và kéo để vẽ hình chữ nhật
3. Thả chuột để hoàn tất khung

Đổi kích thước và di chuyển

• Kéo 8 nút điều khiển ở góc/cạnh để đổi kích thước
• Kéo tâm để di chuyển
• Nhấn Delete hoặc Backspace để xóa chú thích đã chọn

Polygon (Segment)#

Vẽ các mask polygon chính xác:

1. Chọn một lớp trong thanh bên lớp
2. Ở chế độ mặc định Draw, nhấp để thêm đỉnh hoặc giữ Shift và di chuyển chuột để vẽ tự do các điểm dày đặc
3. Nhấp đúp, nhấp vào đỉnh đầu tiên hoặc nhấn Enter hay Escape để đóng polygon

Trong khi vẽ, nhấn Z để xóa đỉnh cuối cùng hoặc Delete để hủy polygon.

Chỉnh sửa đỉnh

• Kéo từng đỉnh để điều chỉnh
• Kéo toàn bộ polygon để di chuyển
• Nhấp hoặc kéo một cạnh của polygon đã chọn để chèn đỉnh
• Nhấp chuột phải vào một đỉnh và chọn Remove Point (polygon phải có ít nhất 3 đỉnh), hoặc nhấp chuột phải vào một cạnh và chọn Add Point

Keypoint (Pose)#

Chú thích pose bằng mẫu bộ xương. Chọn mẫu từ thanh công cụ, nhấp một lần để đặt tất cả keypoint, sau đó kéo từng keypoint để điều chỉnh vị trí.

1. Chọn một lớp trong thanh bên lớp
2. Ở chế độ mặc định Draw, chọn mẫu bộ xương từ bộ chọn mẫu trên thanh công cụ
3. Nhấp vào ảnh để đặt tất cả keypoint cùng lúc
4. Kéo từng keypoint để điều chỉnh vị trí

Mẫu bộ xương tích hợp sẵn#

Trình chỉnh sửa có 5 mẫu tích hợp sẵn:

Mẫu bộ xương tùy chỉnh#

Tạo mẫu tùy chỉnh cho mọi cấu trúc pose:

1. Mở bộ chọn mẫu trên thanh công cụ và chọn New Template...
2. Nếu muốn, nhấp Start from... để tải keypoint và kết nối từ mẫu hiện có làm điểm khởi đầu
3. Nhấp để đặt keypoint lên canvas
4. Đặt tên cho từng keypoint và tùy chỉnh màu sắc
5. Kết nối các keypoint bằng cách chọn hai điểm (các kết nối sẽ tự động được vẽ khi bạn lần lượt đặt keypoint)
6. Lưu mẫu để tái sử dụng trong dataset

Mẫu tùy chỉnh được lưu vào workspace của dataset và dùng được trong tất cả dataset pose thuộc workspace đó. Chỉnh sửa hoặc xóa mẫu trong bộ chọn mẫu.

Quy trình làm việc với mẫu

Hệ thống mẫu thay thế việc đặt keypoint thủ công theo thứ tự. Thay vì nhấp 17 lần cho bộ xương COCO, hãy chọn mẫu Person rồi nhấp một lần — tất cả keypoint sẽ được đặt theo bố cục bộ xương chính xác. Sau đó kéo để điều chỉnh vị trí cho pose cụ thể.

Độ hiển thị của keypoint

Mỗi keypoint có một cờ độ hiển thị: 0 = chưa gán nhãn, 1 = đã gán nhãn nhưng bị che khuất, 2 = đã gán nhãn và hiển thị. Keypoint bạn đặt được gán nhãn là đang hiển thị (2). Nhấp chuột phải vào keypoint và chọn Hide Point để đánh dấu là chưa gán nhãn (0), hoặc nhấp chuột phải vào pose và chọn Reset Visibility để hiển thị lại các keypoint bị ẩn. Nhãn đã nhập sẽ giữ nguyên cờ độ hiển thị.

Oriented Bounding Box (OBB)#

Vẽ khung xoay cho các đối tượng nghiêng:

1. Chọn một lớp trong thanh bên lớp
2. Ở chế độ mặc định Draw, nhấp và kéo để vẽ khung ban đầu
3. Dùng nút điều khiển xoay để điều chỉnh góc
4. Kéo các nút điều khiển ở góc để đổi kích thước

Classification (Classify)#

Gán nhãn lớp ở cấp độ ảnh:

1. Nhấp vào ảnh để mở trình chỉnh sửa toàn màn hình
2. Chọn một lớp trong thanh bên lớp hoặc nhấn một phím số từ 1-9

Chú thích thông minh#

Gán nhãn thông minh bổ sung khả năng gán nhãn có hỗ trợ model vào trình chỉnh sửa. Trong chế độ Smart, bạn có thể sử dụng Mô hình phân đoạn mọi thứ (SAM) để gán nhãn bằng cách nhấp chuột, hoặc sử dụng các model YOLO pretrained của Ultralytics và các model YOLO đã fine-tune của riêng bạn để thêm dự đoán làm nhãn. Trên các dataset phát hiện có 1–200 lớp, bộ chọn cũng cung cấp các model dùng prompt lớp để phát hiện các lớp của dataset: tám model mã nguồn mở được lưu trữ, SAM 3 và SAM 3.1 được lưu trữ, dùng prompt văn bản, cùng các model thị giác trả phí từ chín nhà cung cấp. Gán nhãn thông minh bằng SAM có sẵn cho các tác vụ detect, segment, semantic và OBB; gán nhãn thông minh bằng YOLO cũng hỗ trợ pose.

Chú thích thông minh SAM#

Khi đã chọn model SAM:

1. Chọn Smart hoặc nhấn S
2. Nhấp vào đối tượng bạn muốn chú thích — SAM tạo mask ban đầu theo thời gian thực
3. Tinh chỉnh mask bằng các lần nhấp bổ sung: nhấp bên ngoài mask hiện tại để mở rộng vùng phủ, hoặc nhấp bên trong mask hiện tại để trừ bớt vùng
4. Nhấn Enter hoặc Escape để lưu chú thích, hoặc bật tự động áp dụng để thao tác chỉ bằng một lần nhấp

Mẹo sử dụng SAM

• Bắt đầu bằng cách nhấp vào tâm đối tượng
• Nhấp lại bên ngoài mask để mở rộng vùng phủ
• Nhấp bên trong mask để trừ các vùng không mong muốn
• Bật tự động áp dụng (A) để chú thích chỉ bằng một lần nhấp
• Giữ Shift khi đang bật tự động áp dụng để đặt nhiều điểm trước khi áp dụng mask
• Hoạt động hiệu quả nhất với các đối tượng riêng biệt có đường biên rõ ràng
• Dùng một vài lần nhấp tinh chỉnh cho các đối tượng thuôn dài hoặc chồng lấn

Chú thích thông minh SAM có thể tạo:

• Polygon cho các tác vụ segmentation
• Bounding box cho các tác vụ detection
• Khung định hướng cho các tác vụ OBB

Hỗ trợ tác vụ SAM

Chú thích thông minh bằng SAM chỉ khả dụng cho các tác vụ detect, segment, semantic và OBB. Bộ dữ liệu pose sử dụng chú thích thông minh YOLO, còn phân loại cần được chú thích thủ công.

Chế độ tự động áp dụng#

Chế độ tự động áp dụng giúp tăng tốc chú thích thông minh bằng cách tự động lưu mask SAM sau mỗi lần nhấp — không cần nhấn Enter. Bật/tắt chế độ này bằng nút tự động áp dụng trên thanh công cụ hoặc nhấn A.

Khi nào nên dùng tính năng tự động áp dụng

Tự động áp dụng phù hợp với các bộ dữ liệu có đối tượng tách biệt rõ, trong đó chỉ một lần nhấp đã tạo ra mask chính xác. Với các đối tượng phức tạp hoặc chồng lấp, hãy tắt tính năng tự động áp dụng và dùng nhiều điểm dương/âm để tinh chỉnh mask trước khi lưu.

Chọn model SAM#

Khi chế độ Thông minh đang hoạt động, bộ chọn model sẽ xuất hiện trên thanh công cụ. Có sáu model SAM — hãy chọn model dựa trên sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác phù hợp với bộ dữ liệu của bạn:

Khi chế độ Thông minh đang hoạt động, việc chuyển model sẽ tự động khởi tạo lại predictor cho ảnh hiện tại.

Chú thích thông minh YOLO#

Khi chọn một model YOLO, tính năng chú thích thông minh có thể thêm các dự đoán từ model Ultralytics đã huấn luyện trước hoặc model đã tinh chỉnh của riêng bạn.

1. Chọn Smart hoặc nhấn S
2. Chọn model YOLO từ bộ chọn model trên thanh công cụ (Models hoặc My Models)
3. Nhấp vào Predict
4. Xem lại các chú thích đã thêm và thực hiện mọi chỉnh sửa cần thiết

Lưu ý về model YOLO

• Bộ chọn model liệt kê các model phù hợp với tác vụ của bộ dữ liệu hiện tại, vì vậy bộ dữ liệu pose sẽ hiển thị các model pose. Bộ dữ liệu detect và segment cũng hiển thị model của nhau ở trạng thái bị vô hiệu hóa.
• Nếu các class của model khác với các class của bộ dữ liệu, hộp thoại Map classes sẽ ánh xạ từng class của model sang một class của bộ dữ liệu hoặc bỏ qua class đó; nếu bộ dữ liệu chưa có class, hộp thoại sẽ tạo các class này.
• Các dự đoán trùng lặp sẽ bị bỏ qua nếu chúng chồng lấp với một chú thích hiện có cùng class ở mức IoU 0.7 trở lên.

Chú thích thông minh theo class#

Trên dataset detection có 1–200 class, hãy chọn model được nhắc đến bằng class rồi nhấp vào Predict (hoặc nhấn P): model phát hiện các class của dataset trên toàn bộ ảnh bằng các ngưỡng riêng của model và thêm các bounding box có thể chỉnh sửa để bạn xem xét và lưu như các dự đoán YOLO. Các model này không trả về điểm confidence, vì vậy phần cài đặt dự đoán (confidence và IoU) sẽ bị ẩn khi chọn model.

Các model được lưu trữ chạy trên Ultralytics Platform mà không cần khóa của nhà cung cấp; Moondream 3.1 là model mặc định:

Các model thị giác trả phí từ OpenAI (bao gồm GPT-6 Astra và GPT-6.1 Sol), Anthropic (bao gồm Claude Fable 5.1 và Claude Opus 5.5), Google (bao gồm Gemini 4 Argon), Meta, SpaceXAI, DeepSeek, Z.ai, Kimi, Xiaomi MiMo, Alibaba và MiniMax xuất hiện trong dự án của từng nhà cung cấp ở bộ chọn, theo tên API:

Model trả phí của nhà cung cấp sẽ chạy bằng khóa của nhà cung cấp được lưu trong Settings > API Keys của workspace bộ dữ liệu; nếu chưa có khóa, dự đoán sẽ thất bại và hiển thị thao tác Add API key. Nhà cung cấp sẽ tính phí vào khóa của bạn cho mỗi lần dự đoán. Sau mỗi lần dự đoán, thông báo nổi sẽ hiển thị số đối tượng được phát hiện, thời gian đã dùng và chi phí: Free đối với model được lưu trữ; với model trả phí, hiển thị chi phí ước tính của nhà cung cấp nếu có, nếu không sẽ hiển thị Billed by cùng tên nhà cung cấp.

Chú thích hàng loạt#

Batch Annotation chạy một model — model YOLO hoặc, với các dataset detection có 1–200 class, một model được nhắc bằng class — trên toàn bộ dataset thay vì chỉ ảnh đang mở. Mở tính năng này từ trang dataset bằng More actions > Batch Annotation, hoặc từ thao tác Annotate all trên thông báo toast xuất hiện sau khi editor dự đoán và phát hiện được đối tượng, hoặc sau khi Find Similar Images thêm ảnh. Tính năng này dành cho editor của dataset được lưu trữ trên Platform có tối đa ba kênh ảnh, áp dụng cho mọi tác vụ ngoại trừ depth.

1. Chọn một model từ bộ chọn (Models, bao gồm các dự án Open-source models và dự án của nhà cung cấp trên bộ dữ liệu detection có 1–200 class, hoặc My Models); trên bộ dữ liệu detection, hộp thoại mở ra với Moondream 3.1 được chọn sẵn
2. Với model YOLO, điều chỉnh thanh trượt confidence (mặc định 0.25) và IoU (mặc định 0.7) — ảnh mẫu bên cạnh các cài đặt cho thấy những gì model phát hiện khi bạn di chuyển thanh trượt. Model theo class sẽ phát hiện các class của bộ dữ liệu (1–200) bằng ngưỡng riêng của model thay vì các cài đặt này và không trả về điểm số
3. Bật Include annotated images để chạy cả trên các ảnh đã có nhãn; lần chạy sẽ thêm những gì model phát hiện và giữ nguyên các nhãn hiện có
4. Xem lại Estimated Cost rồi nhấp Start

Theo mặc định, chỉ ảnh chưa gắn nhãn mới được chú thích và các nhãn hiện có không bao giờ bị thay đổi. Lần chạy yêu cầu bộ dữ liệu phải có class. Với model YOLO, nếu các class của model khác với các class của bộ dữ liệu, bước Map classes sẽ ánh xạ từng class của model sang một class của bộ dữ liệu hoặc bỏ qua class đó; nếu bộ dữ liệu chưa có class, bước này sẽ tạo các class — lần chạy chỉ bắt đầu sau khi đã có class. Khi bắt đầu chạy, hệ thống sẽ lưu phiên bản bộ dữ liệu trước để bạn có thể khôi phục bộ dữ liệu nếu không hài lòng với kết quả.

Trang dataset hiển thị tiến độ của lượt chạy; Dừng sẽ giữ lại và tính phí cho các ảnh đã xử lý đến thời điểm đó. Khi lượt chạy hoàn tất, phần tóm tắt hiển thị số ảnh đã xử lý cùng các annotation và lớp được thêm. Nếu nhà cung cấp trả phí từ chối hoặc giới hạn tốc độ khóa API của bạn trên ba ảnh liên tiếp, lượt chạy sẽ dừng sớm và báo số ảnh chưa được thử xử lý.

Chi phí chú thích hàng loạt

Chú thích hàng loạt có giá $1.00 cho mỗi 1,000 ảnh đã xử lý, với mức tối thiểu $0.01 cho mỗi lần chạy. Chi phí ước tính được giữ lại từ số dư khi bắt đầu chạy và quyết toán theo số ảnh thực tế đã xử lý; khoản phí sẽ xuất hiện trong tab Billing dưới tên Auto-Annotation sau khi bạn đóng phần tổng kết lần chạy. Với model trả phí của nhà cung cấp, đây chỉ là phí xử lý của Platform: nhà cung cấp cũng tính phí vào khóa API của bạn cho các bản xem trước chạy thử và các chú thích.

Thanh bên class#

Trình chỉnh sửa chú thích có thanh bên class có thể thu gọn ở bên phải canvas. Thanh bên cung cấp:

• Tìm kiếm class: Lọc danh sách class bằng cách nhập vào trường tìm kiếm. Nhấn Enter khi có kết quả khớp chính xác để chọn class đó, hoặc tạo class mới nếu không có kết quả khớp.
• Tạo class mới ngay trong danh sách: Nhấp Add class ở cuối danh sách, nhập tên và tùy chọn chọn màu tùy chỉnh. Nhấn Enter để tạo.
• Chỉnh sửa tên class ngay trong danh sách: Di chuột lên tên class rồi nhấp biểu tượng bút chì để đổi tên.
• Bộ chọn màu: Nhấp ô màu bên cạnh bất kỳ class nào để thay đổi màu của class đó.
• Số lượng chú thích theo class: Mỗi hàng class hiển thị số chú thích dạng chỉ số trên.
• Mở rộng/thu gọn: Nhấp dấu chevron để mở rộng một class và xem các chú thích riêng lẻ bên dưới.
• Tô sáng khi di chuột hai chiều: Di chuột lên một chú thích trên canvas sẽ tô sáng chú thích đó trong thanh bên và ngược lại. Thanh bên tự cuộn đến class tương ứng. Di chuột lên một hàng class hoặc nhãn class trong phần phân tích class bên dưới ảnh sẽ tô sáng mọi chú thích thuộc class đó.
• Ẩn/hiện toàn bộ class: Nhấp biểu tượng con mắt trên hàng class để ẩn hoặc hiện tất cả chú thích thuộc class đó cùng lúc.
• Ẩn/hiện từng chú thích: Nhấp biểu tượng con mắt trên bất kỳ hàng chú thích nào để bật/tắt khả năng hiển thị của chú thích đó trên canvas.
• Xóa chú thích: Nhấp biểu tượng thùng rác trên bất kỳ hàng chú thích nào để xóa chú thích đó.
• Phím tắt: Nhấn 1-9 để nhanh chóng chọn 9 class đầu tiên, H để bật/tắt khả năng hiển thị của mọi chú thích trên ảnh hoặc ] để hiện hoặc ẩn thanh bên.

Menu ngữ cảnh#

Nhấp chuột phải vào chú thích để mở menu ngữ cảnh với các tùy chọn:

Nhấp chuột phải vào đỉnh hoặc cạnh của polygon sẽ hiển thị Remove Point hoặc Add Point; nhấp chuột phải vào keypoint pose sẽ hiển thị Hide Point và Reset Visibility. Menu cũng có tùy chọn Làm mờ khuôn mặt nếu khả dụng; với dataset detect, segment và OBB có tính năng gán nhãn thông minh, menu còn có Annotate similar: YOLOE-26x lấy mọi nhãn thuộc các lớp đã chọn trên ảnh (tối đa 200) làm prompt trực quan, rồi xem trước các kết quả khớp bằng thanh trượt confidence và IoU; Apply thêm các nhãn đó vào ảnh này miễn phí, đồng thời bỏ qua các nhãn trùng với nhãn hiện có. Nhấp chuột phải vào ảnh bên ngoài mọi annotation cũng có tùy chọn Annotate similar, sử dụng mọi annotation thuộc task của dataset trên ảnh làm ví dụ (tối đa 200); tùy chọn này vẫn bị vô hiệu hóa cho đến khi ảnh có ít nhất một annotation.

Điều khiển chế độ hiển thị#

Menu thả xuống chế độ hiển thị (biểu tượng con mắt) cho phép bạn bật/tắt hiển thị từng thành phần:

Con trỏ tâm ngắm#

Khi chú thích, lớp phủ tâm ngắm sẽ theo dõi vị trí con trỏ và hiển thị tọa độ pixel trên canvas. Tính năng này giúp đặt chú thích chính xác hơn. Bật/tắt tính năng này trong menu thả xuống chế độ hiển thị.

Bản xem trước khi di chuột của SAM#

Trong chế độ Thông minh, SAM cung cấp bản xem trước theo thời gian thực khi di chuột, trước khi bạn nhấp đặt điểm. Bản xem trước này khả dụng cho các tác vụ detect, segment, semantic và OBB. Sau khi bạn thêm các lần nhấp để tinh chỉnh, bản xem trước sẽ cập nhật theo mask hiện tại và loại chú thích của tác vụ đang hoạt động.

Chỉnh sửa đỉnh polygon#

Đối với chú thích segment và semantic, bạn có thể chỉnh sửa các đỉnh polygon sau khi vẽ:

• Di chuyển đỉnh: Kéo bất kỳ tay nắm đỉnh nào để đổi vị trí
• Thêm đỉnh: Nhấp hoặc kéo một cạnh của polygon đã chọn, hoặc nhấp chuột phải vào cạnh rồi chọn Add Point
• Xóa đỉnh: Nhấp chuột phải vào một đỉnh rồi chọn Remove Point; polygon phải có ít nhất 3 đỉnh

Quản lý class#

Tạo lớp#

Xác định các lớp chú thích cho dataset trong tab Classes:

1. Chuyển đến tab Classes
2. Nhập tên lớp vào trường nhập liệu ở phía dưới
3. Nhấp vào Add hoặc nhấn Enter
4. Màu được tự động chọn từ bảng màu Ultralytics

Thêm lớp mới trong khi chú thích#

Bạn có thể tạo lớp mới ngay trong khi chú thích mà không cần rời khỏi trình chỉnh sửa:

1. Vẽ chú thích trên ảnh
2. Trong thanh bên lớp, nhấp vào Add class (hoặc nhập tên mới vào hộp tìm kiếm trên thanh bên)
3. Nhập tên lớp
4. Nhấn Enter để tạo và gán lớp

Cách này tạo ra quy trình làm việc liền mạch, cho phép bạn xác định lớp khi gặp các loại đối tượng mới trong dữ liệu.

Bảng lớp thống nhất

Tất cả các lớp trong dataset được quản lý trong một bảng thống nhất. Các thay đổi về tên hoặc màu lớp sẽ tự động áp dụng trên toàn bộ dataset.

Chỉnh sửa lớp#

• Đổi tên: Nhấp vào tên lớp trong bảng để chỉnh sửa trực tiếp
• Đổi màu: Nhấp vào ô màu để mở bộ chọn màu
• Tìm kiếm: Dùng trường tìm kiếm để lọc lớp theo tên
• Sắp xếp: Nhấp vào tiêu đề cột để sắp xếp theo chỉ mục, tên, số lượng chú thích hoặc số lượng ảnh

Màu lớp#

Mỗi lớp được gán một màu từ bảng màu Ultralytics. Bạn có thể tùy chỉnh màu bằng bộ chọn màu trong tab Classes; các màu đã chọn sẽ được dùng trên toàn bộ dataset đó.

Phím tắt#

Chú thích hiệu quả bằng phím tắt:

Xem tất cả phím tắt

Nhấp vào biểu tượng bàn phím trên thanh công cụ chú thích để mở danh sách phím tắt.

Hoàn tác/Làm lại#

Trình chỉnh sửa chú thích lưu toàn bộ lịch sử hoàn tác/làm lại:

• Hoàn tác: Cmd/Ctrl+Z
• Làm lại: Cmd/Ctrl+Y

Lịch sử ghi lại:

• Thêm chú thích (đơn lẻ và hàng loạt)
• Chỉnh sửa chú thích (di chuyển, đổi kích thước, xoay)
• Xóa chú thích (đơn lẻ và hàng loạt)
• Thay đổi lớp (đơn lẻ và hàng loạt)
• Sắp xếp lại chú thích (thứ tự z)
• Chỉnh sửa các đỉnh đa giác (thêm, xóa, di chuyển)
• Di chuyển keypoint

Hoàn tác không giới hạn

Ngăn xếp hoàn tác không có giới hạn cố định — bạn có thể hoàn tác các thay đổi kể từ khi mở ảnh.

Lưu chú thích#

Các thay đổi được lưu tự động sau một giây kể từ lần chỉnh sửa chú thích cuối cùng. Thay đổi cũng được lưu khi bạn chuyển sang ảnh khác hoặc đóng trình chỉnh sửa toàn màn hình.

• Lưu ngay: Nhấp vào nút lưu hoặc nhấn Cmd/Ctrl+S
• Đóng: Nhấp vào nút đóng, nhấp bên ngoài ảnh hoặc nhấn Escape; thao tác đóng sẽ kích hoạt lưu nền đối với các thay đổi đang chờ

Lưu công việc của bạn

Chờ cho đến khi trạng thái Saving... hoặc Unsaved trên thanh thông tin ảnh biến mất rồi mới đóng tab trình duyệt. Bạn có thể lưu thủ công bất cứ lúc nào bằng nút lưu hoặc Cmd/Ctrl+S.

Câu hỏi thường gặp#