ultralytics
Akıllı açıklama ekleme, veri kümesi yönetimi ve yerleşik analiz özellikleri. Ham verilerden eğitim aşamasına kadar her şeyi tek bir yerden gerçekleştirin.
18.100+
Eğitilmiş modeller
107,1 milyondan fazla
Oluşturulan görseller
548 milyondan fazla
Oluşturulan açıklamalar
Ultralytics , yüksek kaliteli veri kümelerini daha hızlı oluşturmanıza olanak tanıyan bir görüntü etiketleme aracı sunar. Akıllı etiketlemeden hassas manuel düzenlemeye kadar, bu özellikler kaliteden ödün vermeden görüntü etiketleme süresini kısaltmak üzere tasarlanmıştır.
SAM akıllı etiketleme: Tek tıklamayla maskeler ve sınırlayıcı kutular.
Yapay zeka görevlerinin tamamı: Algılama , segmentasyon, sınıflandırma, duruş, OBB.
Evrensel format desteği: YOLO, COCO, VOC ve daha fazlası arasından seçim yapabilirsiniz.
Ekip incelemesi ve sürüm yönetimi: Her adımda net bir işbirliği.
Görseller, videolar veya ZIP dosyalarını yükleyin. YOLO COCO içe aktarın ya da ham görüntülerden başlayın. Verileriniz saniyeler içinde etiketlemeye hazır hale gelir.
Veri kümelerinizi en ince ayrıntısına kadar tanıyın. Sınıf dağılımları, bölünme dengesizlikleri, etiketleme ısı haritaları ve görüntü boyutları; hepsi tek bir yerde ve her zaman güncel.
1
Açıklama ekle
2
Eğitim
3
Dağıt
Evet. Ultralytics , bilgisayar görme alanında en yaygın olarak kullanılan iki etiketleme standardı olan YOLO ve COCO etiketlenmiş veri kümelerini kabul eder. Verileriniz, bu formatlardan birine aktarım yapabilen CVAT veya Roboflow gibi başka bir araçta etiketlenmişse, bunları doğrudan yükleyebilir ve anında eğitime başlayabilirsiniz.
Bilgisayar görme modelleri, etiketlenmiş veri kümeleriyle eğitilir ve görsel kalıpları verilerinizdeki etiketlerle ilişkilendirmeyi öğrenir. Eğitim verilerinizin kalitesi, boyutu ve dengesi, eğitilmiş modellerin performansını doğrudan etkiler. Ultralytics , etiketleme iş akışınızı doğrudan bulut tabanlı eğitime bağlar; başka bir araca geçmenize gerek kalmaz.
Ultralytics , veri seti içe aktarımı için YOLO ve COCO destekler ve yükleme sırasında formatı otomatik olarak algılar. CVAT, LabelImg veya LabelMe gibi açık kaynaklı bir araçta verilerinizi etiketlediyseniz, etiketlerinizi YOLO COCO aktarın; bu şekilde otomatik olarak işlenecektir. Platformdan etiketleri Ultralytics formatında dışa aktarabilirsiniz.
Manuel etiketleme, insan etiketleyicilerin bir etiketleme aracı kullanarak etiketleri doğrudan görüntülere çizmesini içerir. Akıllı etiketleme ise, Meta tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir model olan Segment Anything (SAM) gibi yapay zeka algoritmalarını kullanarak, minimum insan müdahalesiyle görüntülere önceden etiket atamayı sağlar. Çoğu üretim iş akışı, hız için akıllı etiketlemeyi ve doğruluk için manuel incelemeyi bir arada kullanır.
Görüntü etiketleme nedir? Görüntü etiketleme, görüntülerdeki nesneleri, özellikleri veya bölgeleri tanımlamak için görüntülere etiket ekleme sürecidir. Bu, nesne algılama, görüntü segmentasyonu, görüntü sınıflandırma ve duruş tahmini gibi görevler için bilgisayar görme modellerini eğitmenin temel adımıdır. Etiketleme türleri kullanım amacına göre değişiklik gösterir ve sınırlayıcı kutular, çokgenler, maskeler ve anahtar noktaları içerir. Bu süreç, hem açık kaynaklı araçlarda hem de özel ticari platformlarda gerçekleştirilir.
Ultralytics'te üretim aşamasına hazır bilgisayar görme modelleri geliştiren binlerce ekibe katılın.
