ultralytics nền tảng
Chú thích thông minh, quản lý tập dữ liệu và phân tích tích hợp. Mọi thứ bạn cần để chuyển từ dữ liệu thô sang dữ liệu huấn luyện, tất cả đều có sẵn trên một hệ thống duy nhất. Ultralytics Nền tảng.
17.8K
Tổng số mô hình
34.4M
Hình ảnh được tạo
167.7M
Các chú thích đã được tạo
Ultralytics Nền tảng này cung cấp cho bạn các công cụ để xây dựng bộ dữ liệu được gắn nhãn chất lượng cao một cách nhanh chóng. Từ chú thích thông minh đến chỉnh sửa thủ công chính xác, mỗi công cụ đều được thiết kế để giảm thời gian chú thích mà không làm giảm chất lượng.
Công nghệ chú thích thông minh dựa trên SAM : Tạo mặt nạ, hộp giới hạn hoặc hộp định hướng chính xác chỉ bằng một cú nhấp chuột.
Công cụ chú thích thủ công: Bộ công cụ vẽ đầy đủ cho cả năm nhiệm vụ phát hiện.
Tạo lớp trực tiếp: Tạo và sắp xếp các lớp trực tiếp trong quá trình chú thích.
Tư thế: Sử dụng các mẫu hoặc tự tạo các điểm mốc quan trọng cho các dự án ước tính tư thế của bạn.
Tải trực tiếp hình ảnh, video hoặc tệp lưu trữ ZIP lên nền tảng. Nhập các bộ dữ liệu đã được gắn nhãn. YOLO hoặc COCO Bạn có thể định dạng lại dữ liệu hoặc bắt đầu từ đầu với các hình ảnh thô, chưa được chú thích. Dữ liệu của bạn sẽ được xử lý, xác thực và sẵn sàng để chú thích chỉ trong vài giây.
Hãy hiểu rõ toàn bộ dữ liệu của bạn trước khi bắt đầu huấn luyện. Trực quan hóa sự phân bố lớp, phát hiện sự mất cân bằng khi phân chia, xem xét bản đồ nhiệt vị trí chú thích và kiểm tra sự phân bố kích thước hình ảnh, tất cả đều từ các biểu đồ tích hợp sẵn được cập nhật tự động khi dữ liệu của bạn phát triển.
1
Chú thích
2
Huấn luyện
3
Triển khai
Đúng. Ultralytics Nền tảng chấp nhận các tập dữ liệu được gắn nhãn trong YOLO định dạng và COCO định dạng, hai tiêu chuẩn chú thích được sử dụng rộng rãi nhất trong thị giác máy tính. Nếu dữ liệu của bạn được gắn nhãn trong một công cụ khác như CVAT hoặc Roboflow Với khả năng xuất ra cả hai định dạng, bạn có thể tải trực tiếp lên và bắt đầu huấn luyện ngay lập tức.
Các mô hình thị giác máy tính được huấn luyện trên các tập dữ liệu đã được gắn nhãn, học cách liên kết các mẫu hình ảnh với các nhãn chú thích trong dữ liệu của bạn. Chất lượng, kích thước và sự cân bằng của dữ liệu huấn luyện ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của các mô hình đã được huấn luyện. Ultralytics Nền tảng này kết nối trực tiếp quy trình chú thích của bạn với đào tạo trên đám mây , không cần chuyển đổi công cụ.
Ultralytics Nền tảng hỗ trợ định dạng YOLO và COCO để nhập dữ liệu, với tính năng tự động phát hiện định dạng khi tải lên. Nếu bạn đã chú thích dữ liệu trong một công cụ mã nguồn mở như CVAT, LabelImg hoặc LabelMe, hãy xuất nhãn của bạn ở định dạng sau: YOLO hoặc COCO định dạng và chúng sẽ được phân tích cú pháp tự động. Bạn có thể xuất chú thích từ nền tảng ở định dạng Ultralytics Định dạng NDJSON.
Chú thích thủ công bao gồm việc người chú thích vẽ trực tiếp các nhãn lên hình ảnh bằng công cụ chú thích. Chú thích thông minh sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như Segment Anything ( SAM ) , một mô hình mã nguồn mở được phát triển bởi Meta, để dán nhãn trước cho hình ảnh với sự can thiệp tối thiểu của con người. Hầu hết các quy trình sản xuất đều kết hợp cả hai: chú thích thông minh để tăng tốc độ, và xem xét thủ công để đảm bảo độ chính xác.
Chú thích ảnh là gì? Chú thích ảnh là quá trình gắn nhãn cho ảnh để xác định các đối tượng, đặc điểm hoặc vùng bên trong ảnh. Đây là bước cơ bản trong việc huấn luyện các mô hình thị giác máy tính cho các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân đoạn ảnh , phân loại ảnh và ước lượng tư thế . Các loại chú thích khác nhau tùy thuộc vào trường hợp sử dụng và bao gồm hộp giới hạn, đa giác, mặt nạ và điểm đặc trưng. Đây là một quy trình được thực hiện cả trong các công cụ mã nguồn mở và các nền tảng thương mại chuyên dụng.
Tham gia cùng hàng ngàn nhóm đang xây dựng các mô hình thị giác máy tính sẵn sàng cho sản xuất trên Ultralytics .
