Chuyển đến nội dung

Tiện ích đơn giản

code with perspective

Hàm ultralytics package cung cấp nhiều tiện ích để hỗ trợ, tăng cường và tăng tốc quy trình làm việc của bạn. Mặc dù có nhiều tiện ích khác, hướng dẫn này nêu bật một số tiện ích hữu ích nhất cho nhà phát triển, đóng vai trò là tài liệu tham khảo thực tế để lập trình với các công cụ Ultralytics.



Xem: Tiện ích Ultralytics | Tự động chú thích, API Explorer và Chuyển đổi bộ dữ liệu

Dữ liệu

Tự Động Gắn Nhãn / Chú Thích

Chú thích bộ dữ liệu là một quy trình tốn nhiều tài nguyên và thời gian. Nếu bạn có một mô hình phát hiện đối tượng Ultralytics YOLO được đào tạo trên một lượng dữ liệu hợp lý, bạn có thể sử dụng nó với SAM để tự động chú thích dữ liệu bổ sung ở định dạng phân đoạn.

from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(
    data="path/to/new/data",
    det_model="yolo11n.pt",
    sam_model="mobile_sam.pt",
    device="cuda",
    output_dir="path/to/save_labels",
)

Hàm này không trả về bất kỳ giá trị nào. Để biết thêm chi tiết:

Trực quan hóa chú thích bộ dữ liệu

Hàm này trực quan hóa các chú thích YOLO trên một hình ảnh trước khi huấn luyện, giúp xác định và sửa bất kỳ chú thích sai nào có thể dẫn đến kết quả phát hiện không chính xác. Nó vẽ các hộp giới hạn, gắn nhãn các đối tượng bằng tên lớp và điều chỉnh màu văn bản dựa trên độ sáng của nền để dễ đọc hơn.

from ultralytics.data.utils import visualize_image_annotations

label_map = {  # Define the label map with all annotated class labels.
    0: "person",
    1: "car",
}

# Visualize
visualize_image_annotations(
    "path/to/image.jpg",  # Input image path.
    "path/to/annotations.txt",  # Annotation file path for the image.
    label_map,
)

Chuyển Đổi Mặt Nạ Phân Đoạn Sang Định Dạng YOLO

Chuyển đổi mặt nạ phân đoạn sang định dạng YOLO

Sử dụng chức năng này để chuyển đổi một bộ dữ liệu hình ảnh mặt nạ phân đoạn sang định dạng phân đoạn Ultralytics YOLO. Hàm này lấy thư mục chứa các hình ảnh mặt nạ định dạng nhị phân và chuyển đổi chúng thành định dạng phân đoạn YOLO.

Các mặt nạ đã chuyển đổi sẽ được lưu trong thư mục đầu ra được chỉ định.

from ultralytics.data.converter import convert_segment_masks_to_yolo_seg

# The classes here is the total classes in the dataset.
# for COCO dataset we have 80 classes.
convert_segment_masks_to_yolo_seg(masks_dir="path/to/masks_dir", output_dir="path/to/output_dir", classes=80)

Chuyển Đổi COCO Sang Định Dạng YOLO

Sử dụng chức năng này để chuyển đổi COCO Chú thích JSON sang định dạng YOLO. Đối với các bộ dữ liệu phát hiện đối tượng (bounding box), hãy đặt cả hai use_segments và use_keypoints đến False.

from ultralytics.data.converter import convert_coco

convert_coco(
    "coco/annotations/",
    use_segments=False,
    use_keypoints=False,
    cls91to80=True,
)

Để biết thêm thông tin về convert_coco hàm này, hãy truy cập trang tham khảo.

Lấy Kích Thước Hộp Giới Hạn

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator

model = YOLO("yolo11n.pt")  # Load pretrain or fine-tune model

# Process the image
source = cv2.imread("path/to/image.jpg")
results = model(source)

# Extract results
annotator = Annotator(source, example=model.names)

for box in results[0].boxes.xyxy.cpu():
    width, height, area = annotator.get_bbox_dimension(box)
    print(f"Bounding Box Width {width.item()}, Height {height.item()}, Area {area.item()}")

Chuyển Đổi Hộp Giới Hạn Thành Phân Đoạn

Với dữ liệu x y w h bounding box hiện có, hãy chuyển đổi thành các phân đoạn bằng cách sử dụng yolo_bbox2segment function. Sắp xếp các tập tin cho hình ảnh và chú thích như sau:

data
|__ images
    ├─ 001.jpg
    ├─ 002.jpg
    ├─ ..
    └─ NNN.jpg
|__ labels
    ├─ 001.txt
    ├─ 002.txt
    ├─ ..
    └─ NNN.txt

from ultralytics.data.converter import yolo_bbox2segment

yolo_bbox2segment(
    im_dir="path/to/images",
    save_dir=None,  # saved to "labels-segment" in images directory
    sam_model="sam_b.pt",
)

Truy cập yolo_bbox2segment trang tham khảo để biết thêm thông tin về hàm này.

Chuyển Đổi Phân Đoạn Thành Hộp Giới Hạn

Nếu bạn có một bộ dữ liệu sử dụng định dạng bộ dữ liệu phân đoạn, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi chúng thành các hộp giới hạn thẳng đứng (hoặc nằm ngang) (x y w h định dạng) bằng hàm này.

import numpy as np

from ultralytics.utils.ops import segments2boxes

segments = np.array(
    [
        [805, 392, 797, 400, ..., 808, 714, 808, 392],
        [115, 398, 113, 400, ..., 150, 400, 149, 298],
        [267, 412, 265, 413, ..., 300, 413, 299, 412],
    ]
)

segments2boxes([s.reshape(-1, 2) for s in segments])
# >>> array([[ 741.66, 631.12, 133.31, 479.25],
#           [ 146.81, 649.69, 185.62, 502.88],
#           [ 281.81, 636.19, 118.12, 448.88]],
#           dtype=float32) # xywh bounding boxes

Để hiểu cách hàm này hoạt động, hãy truy cập trang tham khảo.

Tiện ích

Nén Ảnh

Nén một tệp hình ảnh duy nhất về kích thước giảm đồng thời vẫn giữ nguyên tỷ lệ khung hình và chất lượng của nó. Nếu hình ảnh đầu vào nhỏ hơn kích thước tối đa, nó sẽ không được thay đổi kích thước.

from pathlib import Path

from ultralytics.data.utils import compress_one_image

for f in Path("path/to/dataset").rglob("*.jpg"):
    compress_one_image(f)

Tự Động Chia Tách Bộ Dữ Liệu

Tự động chia một bộ dữ liệu thành các train/val/test phần và lưu các phần kết quả vào các autosplit_*.txt files. Hàm này sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên, sẽ bị loại trừ khi sử dụng fraction đối số để huấn luyện.

from ultralytics.data.utils import autosplit

autosplit(
    path="path/to/images",
    weights=(0.9, 0.1, 0.0),  # (train, validation, test) fractional splits
    annotated_only=False,  # split only images with annotation file when True
)

Xem Trang Tham khảo để biết thêm chi tiết về hàm này.

Đa Giác Phân Đoạn Thành Mặt Nạ Nhị Phân

Chuyển đổi một đa giác đơn (dưới dạng một danh sách) thành mặt nạ nhị phân có kích thước hình ảnh được chỉ định. Đa giác phải ở dạng [N, 2], ở đâu N là số lượng (x, y) điểm xác định đường viền đa giác.

Cảnh báo

N phải luôn thậm chí.

import numpy as np

from ultralytics.data.utils import polygon2mask

imgsz = (1080, 810)
polygon = np.array([805, 392, 797, 400, ..., 808, 714, 808, 392])  # (238, 2)

mask = polygon2mask(
    imgsz,  # tuple
    [polygon],  # input as list
    color=255,  # 8-bit binary
    downsample_ratio=1,
)

Hộp Giới Hạn

Các thể hiện Hộp giới hạn (Ngang)

Để quản lý dữ liệu bounding box, bạn có thể dùng Bboxes class giúp chuyển đổi giữa các định dạng tọa độ hộp, thay đổi kích thước hộp, tính toán diện tích, bao gồm các offset, v.v.

import numpy as np

from ultralytics.utils.instance import Bboxes

boxes = Bboxes(
    bboxes=np.array(
        [
            [22.878, 231.27, 804.98, 756.83],
            [48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
            [669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
            [221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
            [0, 550.53, 63.01, 873.44],
            [0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
        ]
    ),
    format="xyxy",
)

boxes.areas()
# >>> array([ 4.1104e+05,       99216,       68000,       55772,       20347,      2288.5])

boxes.convert("xywh")
print(boxes.bboxes)
# >>> array(
#     [[ 413.93, 494.05,  782.1, 525.56],
#      [ 146.95, 650.63,  196.8, 504.15],
#      [  739.6, 634.62, 140.25, 484.85],
#      [ 283.25, 631.67, 123.46, 451.74],
#      [ 31.505, 711.99,  63.01, 322.91],
#      [  16.31, 289.67, 32.503,  70.41]]
# )

Xem Bboxes phần tham khảo để biết thêm các thuộc tính và phương thức.

Mẹo

Nhiều hàm trong số các hàm sau (và hơn thế nữa) có thể được truy cập bằng cách sử dụng Bboxes class, nhưng nếu bạn muốn làm việc trực tiếp với các hàm, hãy xem các phần phụ tiếp theo để biết cách nhập chúng một cách độc lập.

Tỉ Lệ Hộp

Khi tăng hoặc giảm tỷ lệ hình ảnh, bạn có thể điều chỉnh tỷ lệ tọa độ hộp giới hạn tương ứng cho phù hợp bằng cách sử dụng ultralytics.utils.ops.scale_boxes.

import cv2 as cv
import numpy as np

from ultralytics.utils.ops import scale_boxes

image = cv.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")
h, w, c = image.shape
resized = cv.resize(image, None, (), fx=1.2, fy=1.2)
new_h, new_w, _ = resized.shape

xyxy_boxes = np.array(
    [
        [22.878, 231.27, 804.98, 756.83],
        [48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
        [669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
        [221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
        [0, 550.53, 63.01, 873.44],
        [0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
    ]
)

new_boxes = scale_boxes(
    img1_shape=(h, w),  # original image dimensions
    boxes=xyxy_boxes,  # boxes from original image
    img0_shape=(new_h, new_w),  # resized image dimensions (scale to)
    ratio_pad=None,
    padding=False,
    xywh=False,
)

print(new_boxes)
# >>> array(
#     [[  27.454,  277.52,  965.98,   908.2],
#     [   58.262,  478.27,  294.42,  1083.3],
#     [   803.36,  470.63,  971.66,  1052.4],
#     [   265.82,  486.96,  413.98,    1029],
#     [        0,  660.64,  75.612,  1048.1],
#     [   0.0701,  305.35,  39.073,  389.84]]
# )

Chuyển Đổi Định Dạng Hộp Giới Hạn

XYXY → XYWH

Chuyển đổi tọa độ hộp giới hạn từ định dạng (x1, y1, x2, y2) sang định dạng (x, y, chiều rộng, chiều cao), trong đó (x1, y1) là góc trên cùng bên trái và (x2, y2) là góc dưới cùng bên phải.

import numpy as np

from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywh

xyxy_boxes = np.array(
    [
        [22.878, 231.27, 804.98, 756.83],
        [48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
        [669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
        [221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
        [0, 550.53, 63.01, 873.44],
        [0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
    ]
)
xywh = xyxy2xywh(xyxy_boxes)

print(xywh)
# >>> array(
#     [[ 413.93,  494.05,   782.1, 525.56],
#     [  146.95,  650.63,   196.8, 504.15],
#     [   739.6,  634.62,  140.25, 484.85],
#     [  283.25,  631.67,  123.46, 451.74],
#     [  31.505,  711.99,   63.01, 322.91],
#     [   16.31,  289.67,  32.503,  70.41]]
# )

Tất Cả Chuyển Đổi Hộp Giới Hạn

from ultralytics.utils.ops import (
    ltwh2xywh,
    ltwh2xyxy,
    xywh2ltwh,  # xywh → top-left corner, w, h
    xywh2xyxy,
    xywhn2xyxy,  # normalized → pixel
    xyxy2ltwh,  # xyxy → top-left corner, w, h
    xyxy2xywhn,  # pixel → normalized
)

for func in (ltwh2xywh, ltwh2xyxy, xywh2ltwh, xywh2xyxy, xywhn2xyxy, xyxy2ltwh, xyxy2xywhn):
    print(help(func))  # print function docstrings

Tham khảo docstring của từng hàm hoặc truy cập ultralytics.utils.ops trang tham khảo để đọc thêm.

Vẽ đồ thị

Các tiện ích chú thích

Ultralytics bao gồm một Annotator class để chú thích các loại dữ liệu khác nhau. Tốt nhất nên sử dụng nó với bounding box phát hiện đối tượng, các điểm chính của tư thế, và các hộp giới hạn có hướng.

Chú thích hình hộp

Các ví dụ Python sử dụng Ultralytics YOLO 🚀

import cv2 as cv
import numpy as np

from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

names = {
    0: "person",
    5: "bus",
    11: "stop sign",
}

image = cv.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")
ann = Annotator(
    image,
    line_width=None,  # default auto-size
    font_size=None,  # default auto-size
    font="Arial.ttf",  # must be ImageFont compatible
    pil=False,  # use PIL, otherwise uses OpenCV
)

xyxy_boxes = np.array(
    [
        [5, 22.878, 231.27, 804.98, 756.83],  # class-idx x1 y1 x2 y2
        [0, 48.552, 398.56, 245.35, 902.71],
        [0, 669.47, 392.19, 809.72, 877.04],
        [0, 221.52, 405.8, 344.98, 857.54],
        [0, 0, 550.53, 63.01, 873.44],
        [11, 0.0584, 254.46, 32.561, 324.87],
    ]
)

for nb, box in enumerate(xyxy_boxes):
    c_idx, *box = box
    label = f"{str(nb).zfill(2)}:{names.get(int(c_idx))}"
    ann.box_label(box, label, color=colors(c_idx, bgr=True))

image_with_bboxes = ann.result()

import cv2 as cv
import numpy as np

from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

obb_names = {10: "small vehicle"}
obb_image = cv.imread("datasets/dota8/images/train/P1142__1024__0___824.jpg")
obb_boxes = np.array(
    [
        [0, 635, 560, 919, 719, 1087, 420, 803, 261],  # class-idx x1 y1 x2 y2 x3 y2 x4 y4
        [0, 331, 19, 493, 260, 776, 70, 613, -171],
        [9, 869, 161, 886, 147, 851, 101, 833, 115],
    ]
)
ann = Annotator(
    obb_image,
    line_width=None,  # default auto-size
    font_size=None,  # default auto-size
    font="Arial.ttf",  # must be ImageFont compatible
    pil=False,  # use PIL, otherwise uses OpenCV
)
for obb in obb_boxes:
    c_idx, *obb = obb
    obb = np.array(obb).reshape(-1, 4, 2).squeeze()
    label = f"{obb_names.get(int(c_idx))}"
    ann.box_label(
        obb,
        label,
        color=colors(c_idx, True),
    )

image_with_obb = ann.result()

Tên có thể được sử dụng từ model.names khi làm việc với kết quả phát hiện. Xem thêm Annotator Trang tham khảo để hiểu rõ hơn.

Chú thích quét của Ultralytics

Quét Chú thích bằng Tiện ích Ultralytics

import cv2
import numpy as np

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions.solutions import SolutionAnnotator
from ultralytics.utils.plotting import colors

# User defined video path and model file
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
model = YOLO(model="yolo11s-seg.pt")  # Model file i.e. yolo11s.pt or yolo11m-seg.pt

if not cap.isOpened():
    print("Error: Could not open video.")
    exit()

# Initialize the video writer object.
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("ultralytics.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

masks = None  # Initialize variable to store masks data
f = 0  # Initialize frame count variable for enabling mouse event.
line_x = w  # Store width of line.
dragging = False  # Initialize bool variable for line dragging.
classes = model.names  # Store model classes names for plotting.
window_name = "Ultralytics Sweep Annotator"


def drag_line(event, x, _, flags, param):
    """Mouse callback function to enable dragging a vertical sweep line across the video frame."""
    global line_x, dragging
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN or (flags & cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON):
        line_x = max(0, min(x, w))
        dragging = True


while cap.isOpened():  # Loop over the video capture object.
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break
    f = f + 1  # Increment frame count.
    count = 0  # Re-initialize count variable on every frame for precise counts.
    results = model.track(im0, persist=True)[0]

    if f == 1:
        cv2.namedWindow(window_name)
        cv2.setMouseCallback(window_name, drag_line)

    annotator = SolutionAnnotator(im0)

    if results.boxes.is_track:
        if results.masks is not None:
            masks = [np.array(m, dtype=np.int32) for m in results.masks.xy]

        boxes = results.boxes.xyxy.tolist()
        track_ids = results.boxes.id.int().cpu().tolist()
        clss = results.boxes.cls.cpu().tolist()

        for mask, box, cls, t_id in zip(masks or [None] * len(boxes), boxes, clss, track_ids):
            color = colors(t_id, True)  # Assign different color to each tracked object.
            label = f"{classes[cls]}:{t_id}"
            if mask is not None and mask.size > 0:
                if box[0] > line_x:
                    count += 1
                    cv2.polylines(im0, [mask], True, color, 2)
                    x, y = mask.min(axis=0)
                    (w_m, _), _ = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1)
                    cv2.rectangle(im0, (x, y - 20), (x + w_m, y), color, -1)
                    cv2.putText(im0, label, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1)
            else:
                if box[0] > line_x:
                    count += 1
                    annotator.box_label(box=box, color=color, label=label)

    # Generate draggable sweep line
    annotator.sweep_annotator(line_x=line_x, line_y=h, label=f"COUNT:{count}")

    cv2.imshow(window_name, im0)
    video_writer.write(im0)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# Release the resources
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Tìm thêm chi tiết về sweep_annotator phương pháp trong phần tham khảo của chúng tôi ở đây.

Chú thích nhãn thích ứng

Cảnh báo

Bắt đầu từ Ultralytics v8.3.167, circle_label và text_label đã được thay thế bằng một adaptive_label chức năng. Bây giờ bạn có thể chỉ định loại chú thích bằng cách sử dụng shape đối số:

  • Hình chữ nhật: annotator.adaptive_label(box, label=names[int(cls)], color=colors(cls, True), shape="rect")
  • Đường tròn: annotator.adaptive_label(box, label=names[int(cls)], color=colors(cls, True), shape="circle")



Xem: Hướng dẫn Chuyên sâu về Chú thích Văn bản & Hình tròn với Demos Trực tiếp Python | Chú thích Ultralytics 🚀

Chú thích nhãn thích ứng bằng cách sử dụng Ultralytics Utilities

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions.solutions import SolutionAnnotator
from ultralytics.utils.plotting import colors

model = YOLO("yolo11s.pt")
names = model.names
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")

w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
writer = cv2.VideoWriter("Ultralytics circle annotation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    annotator = SolutionAnnotator(im0)
    results = model.predict(im0)[0]
    boxes = results.boxes.xyxy.cpu()
    clss = results.boxes.cls.cpu().tolist()

    for box, cls in zip(boxes, clss):
        annotator.adaptive_label(box, label=names[int(cls)], color=colors(cls, True), shape="circle")
    writer.write(im0)
    cv2.imshow("Ultralytics circle annotation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

writer.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions.solutions import SolutionAnnotator
from ultralytics.utils.plotting import colors

model = YOLO("yolo11s.pt")
names = model.names
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")

w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
writer = cv2.VideoWriter("Ultralytics text annotation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        break

    annotator = SolutionAnnotator(im0)
    results = model.predict(im0)[0]
    boxes = results.boxes.xyxy.cpu()
    clss = results.boxes.cls.cpu().tolist()

    for box, cls in zip(boxes, clss):
        annotator.adaptive_label(box, label=names[int(cls)], color=colors(cls, True), shape="rect")

    writer.write(im0)
    cv2.imshow("Ultralytics text annotation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

writer.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Xem SolutionAnnotator Trang tham khảo để hiểu rõ hơn.

Linh tinh

Phân tích Code

Kiểm tra thời lượng để code chạy/xử lý bằng cách sử dụng with hoặc dưới dạng decorator.

from ultralytics.utils.ops import Profile

with Profile(device="cuda:0") as dt:
    pass  # operation to measure

print(dt)
# >>> "Elapsed time is 9.5367431640625e-07 s"

Các định dạng được Ultralytics hỗ trợ

Bạn cần sử dụng theo chương trình các định dạng hình ảnh hoặc video được hỗ trợ trong Ultralytics? Sử dụng các hằng số này nếu cần:

from ultralytics.data.utils import IMG_FORMATS, VID_FORMATS

print(IMG_FORMATS)
# {'tiff', 'pfm', 'bmp', 'mpo', 'dng', 'jpeg', 'png', 'webp', 'tif', 'jpg'}

print(VID_FORMATS)
# {'avi', 'mpg', 'wmv', 'mpeg', 'm4v', 'mov', 'mp4', 'asf', 'mkv', 'ts', 'gif', 'webm'}

Chia hết

Tính số nguyên gần nhất với x chia hết cho y.

from ultralytics.utils.ops import make_divisible

make_divisible(7, 3)
# >>> 9
make_divisible(7, 2)
# >>> 8

Câu hỏi thường gặp

Những tiện ích nào được tích hợp trong gói Ultralytics để nâng cao quy trình làm việc của machine learning?

Gói Ultralytics bao gồm các tiện ích được thiết kế để đơn giản hóa và tối ưu hóa quy trình làm việc của máy học. Các tiện ích chính bao gồm tự động chú thích để dán nhãn bộ dữ liệu, chuyển đổi COCO sang định dạng YOLO bằng convert_coco, nén ảnh và tự động chia tách bộ dữ liệu. Các công cụ này giúp giảm bớt thao tác thủ công, đảm bảo tính nhất quán và nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu.

Làm cách nào để sử dụng Ultralytics để tự động gán nhãn cho bộ dữ liệu của tôi?

Nếu bạn có một mô hình phát hiện đối tượng Ultralytics YOLO được huấn luyện trước, bạn có thể sử dụng nó với mô hình SAM để tự động chú thích bộ dữ liệu của bạn ở định dạng phân đoạn. Đây là một ví dụ:

from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(
    data="path/to/new/data",
    det_model="yolo11n.pt",
    sam_model="mobile_sam.pt",
    device="cuda",
    output_dir="path/to/save_labels",
)

Để biết thêm chi tiết, hãy xem phần tham khảo auto_annotate.

Làm cách nào để chuyển đổi chú thích bộ dữ liệu COCO sang định dạng YOLO trong Ultralytics?

Để chuyển đổi chú thích COCO JSON sang định dạng YOLO để phát hiện đối tượng, bạn có thể sử dụng convert_coco tiện ích. Dưới đây là một đoạn mã mẫu:

from ultralytics.data.converter import convert_coco

convert_coco(
    "coco/annotations/",
    use_segments=False,
    use_keypoints=False,
    cls91to80=True,
)

Để biết thêm thông tin, hãy truy cập trang tham khảo convert_coco.

Mục đích của YOLO Data Explorer trong gói Ultralytics là gì?

Hàm YOLO Explorer là một công cụ mạnh mẽ được giới thiệu trong bản 8.1.0 cập nhật để tăng cường khả năng hiểu bộ dữ liệu. Nó cho phép bạn sử dụng truy vấn văn bản để tìm các thể hiện đối tượng trong bộ dữ liệu của mình, giúp bạn phân tích và quản lý dữ liệu dễ dàng hơn. Công cụ này cung cấp những hiểu biết có giá trị về thành phần và phân phối bộ dữ liệu, giúp cải thiện quá trình huấn luyện và hiệu suất mô hình.

Làm cách nào để chuyển đổi hộp giới hạn thành các phân đoạn trong Ultralytics?

Để chuyển đổi dữ liệu hộp giới hạn hiện có (ở định dạng x y w h định dạng) thành các phân đoạn, bạn có thể sử dụng yolo_bbox2segment chức năng. Đảm bảo các tệp của bạn được sắp xếp với các thư mục riêng biệt cho hình ảnh và nhãn.

from ultralytics.data.converter import yolo_bbox2segment

yolo_bbox2segment(
    im_dir="path/to/images",
    save_dir=None,  # saved to "labels-segment" in the images directory
    sam_model="sam_b.pt",
)

Để biết thêm thông tin, hãy truy cập trang tham khảo yolo_bbox2segment.



📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Đã cập nhật 1 tháng trước
glenn-jocher Laughing-q Burhan-Q mgcrea RizwanMunawar leonnil UltralyticsAssistant ambitious-octopus IvorZhu331

Bình luận