Tích hợp Labelbox#

Ultralytics Platform đọc trực tiếp các tệp xuất NDJSON từ Labelbox. Không cần dán khóa, không cần duy trì kết quả kết nối và không có tập lệnh chuyển đổi nào cần bảo trì — hãy xuất dữ liệu từ Labelbox, tải tệp lên và các nhãn của bạn sẽ chuyển đến dưới dạng một dataset Platform thông thường.

Nhập từ Labelbox#

1. Xuất từ Labelbox. Mở dự án gán nhãn hoặc danh mục bạn muốn chuyển sang và chuyển đến tab Data Rows. Chọn All, nhấp vào Export data, chọn các trường cần bao gồm và xác nhận. Bạn đang xuất từ Catalog thay vì từ một dự án? Hãy bật Export labels from project và chọn dự án, nếu không tệp đến sẽ hoàn toàn không có chú thích nào.
2. Tải xuống tệp. Labelbox chạy quá trình xuất dưới dạng một tác vụ nền. Hãy chú ý theo dõi trong phần Notifications và nhấp vào Download khi quá trình hoàn tất để lưu tệp .ndjson.
3. Tải lên Platform. Tạo một dataset mới và tải lên tệp .ndjson, hoặc dán một liên kết trực tiếp tới tệp đó. Bạn cũng có thể bắt đầu từ Settings > Integrations > Labelbox.
4. Train. Khi quá trình xử lý hoàn tất, hãy chỉnh sửa các chú thích và train hoàn toàn giống như bất kỳ dataset Platform nào khác.

Khác với CVAT và Label Studio, không có định dạng nào cần chọn — tệp xuất chính của Labelbox là định dạng được hỗ trợ.

Xuất bằng SDK#

Labelbox cũng cung cấp tác vụ xuất trong Python SDK của họ, đây là phương thức dễ dàng hơn cho một quy trình lặp lại. Truyền phát tác vụ và ghi mỗi đối tượng JSON trên một dòng:

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()  # streaming a task that isn't COMPLETE raises

with open("dataset.ndjson", "w") as f:
    f.writelines(json.dumps(data_row.json) + "\n" for data_row in export_task.get_buffered_stream())

Những nội dung được nhập#

Platform tự động nhận dạng định dạng Labelbox và ánh xạ các bounding box và polygon sang YOLO task type tương ứng:

Mỗi đối tượng name trở thành tên lớp — do đó chú thích "name": "Dog" được nhập dưới dạng lớp Dog, chứ không phải dạng chữ thường value — và tọa độ điểm ảnh được chuẩn hóa theo kích thước media_attributes trong bản xuất. Mỗi hình ảnh được đặt tên theo data_row.external_id, và quay về sử dụng tên tệp trong URL có chữ ký khi bản xuất không có ID bên ngoài. Một bản xuất danh mục không có chú thích sẽ được nhập dưới dạng tập dữ liệu hình ảnh chưa được gán nhãn, sẵn sàng để gán nhãn trong trình chỉnh sửa chú thích của Platform.

Một hàng dữ liệu đơn lẻ có dạng như sau, đã được cắt bớt các trường mà Platform đọc:

{
    "data_row": {
        "external_id": "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 }
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

Mọi thứ khác trong tệp xuất — embeddings, metadata_fields, attachments, project_details — đều bị bỏ qua. Các embedding rất đáng để bỏ chọn khi bạn xuất: trong một tệp xuất mẫu, chúng chiếm khoảng bốn phần năm tệp, trong khi các trường mà Platform thực sự đọc chỉ chiếm một phần năm.