Cách nhanh nhất để chú thích dataset thị giác máy tính
Chú thích thông minh, quản lý dataset và phân tích tích hợp sẵn. Từ dữ liệu thô đến huấn luyện, tất cả ở cùng một nơi.
Xây dựng trên nền tảng gán nhãn ở quy mô sản xuất
Ultralytics Platform giúp các nhóm chuyển đổi bộ dữ liệu hình ảnh quy mô lớn thành dữ liệu gán nhãn sẵn sàng huấn luyện một cách nhanh chóng, nhất quán và có chất lượng dễ dàng kiểm tra.
Chú thích nhanh hơn tới 10 lần với công cụ chú thích thông minh
Ultralytics Platform cung cấp công cụ chú thích ảnh giúp bạn xây dựng dataset chất lượng cao nhanh hơn. Từ chú thích thông minh đến chỉnh sửa thủ công chính xác, các tính năng này được thiết kế để giảm thời gian gán nhãn ảnh mà không làm giảm chất lượng.
- Gán nhãn thông minh hỗ trợ bởi SAM:Tạo mask và bounding box chỉ với một cú nhấp.
- Hỗ trợ đầy đủ các tác vụ AI:Phát hiện, phân đoạn instance, phân đoạn ngữ nghĩa, phân loại, tư thế, OBB.
- Hỗ trợ định dạng toàn diện:Tùy chọn YOLO, COCO và nhiều định dạng khác.
- Đánh giá và quản lý phiên bản theo nhóm:Cộng tác rõ ràng ở mọi bước.
Một nền tảng cho mọi tác vụ vision
Ultralytics Platform hỗ trợ sẵn cả 6 tác vụ gán nhãn cần thiết để xây dựng giải pháp vision AI sẵn sàng cho môi trường production.
Các định dạng phổ biến, chỉ với một cú nhấp
Tải lên hình ảnh, video hoặc tệp lưu trữ ZIP. Nhập dataset YOLO hoặc COCO, hoặc bắt đầu với hình ảnh thô. Dữ liệu của bạn sẵn sàng để chú thích chỉ trong vài giây.
Phân tích dữ liệu trước khi huấn luyện
Nắm rõ dataset của bạn. Phân bố lớp, mất cân bằng giữa các tập dữ liệu, heatmap chú thích và kích thước ảnh—tất cả ở cùng một nơi và luôn được cập nhật.
Được xây dựng cho cộng tác nhóm
Quản lý workflow, phân công vai trò, theo dõi đóng góp và giữ dự án ngăn nắp khi nhóm và dataset của bạn mở rộng.
Xem cách thức chú thích hoạt động
Xem cách tải dữ liệu lên, gán nhãn bằng công cụ chú thích thông minh và xây dựng dataset sẵn sàng để huấn luyện, tất cả ngay trong Ultralytics Platform.
Chia sẻ từ khách hàng
Ultralytics Platform đã tạo ra bước đột phá cho chúng tôi. Nền tảng này giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tạo tập dữ liệu, nhanh chóng huấn luyện model mới bằng tài nguyên điện toán đám mây, so sánh các thí nghiệm với những cấu hình model khác nhau và cuối cùng xác định model tốt nhất cho từng bài toán. Nền tảng đã trở thành lựa chọn đầu tiên của chúng tôi để thử nghiệm phát hiện đối tượng, phân đoạn instance và phân đoạn ngữ nghĩa.
Tyler Biesel, Quản lý Kỹ thuật Phần mềm
Chúng tôi thực sự hài lòng với hạ tầng huấn luyện mà Ultralytics cung cấp, đặc biệt là việc bắt đầu sử dụng dễ dàng đến mức nào. Quy trình rất đơn giản, nhất là khi xây dựng dataset và chạy hàm “train”.
Chúng tôi muốn cải thiện độ chính xác khi model phân loại các nhóm vật liệu không đồng nhất, đồng thời giảm khối lượng công việc thủ công của đội ngũ. Chuyển sang Ultralytics YOLO là yếu tố then chốt giúp chúng tôi đạt được những cải thiện hiệu suất này.
Với Ultralytics YOLOv8 nano, chúng tôi có thể huấn luyện lại ngay trên thiết bị biên và đưa model mới vào sử dụng trong vài giờ thay vì vài tuần, đồng thời chỉ cần truyền một phần nhỏ dữ liệu. Sự kết hợp giữa độ chính xác và kích thước cực nhỏ này chính xác là điều môi trường của chúng tôi cần.
Việc tích hợp Ultralytics YOLO vào nền tảng AI Instabase của chúng tôi diễn ra dễ dàng và suôn sẻ. Giải pháp này giúp đẩy nhanh lịch phát hành và cho phép chúng tôi cung cấp khả năng nhận diện đối tượng trực quan cho khách hàng.
Tại ALYCE, ứng dụng Ultralytics đã tạo bước đột phá trong việc huấn luyện model, giúp chúng tôi nâng cao độ chính xác của dữ liệu, cung cấp chất lượng vượt trội cho khách hàng và hỗ trợ các dự án di chuyển bền vững của họ.
Đã hoàn tất chú thích? Bắt đầu huấn luyện.
Chọn một model YOLO, chọn GPU và bắt đầu huấn luyện chỉ với một cú nhấp.
Khám phá giải pháp theo ngành
Tìm hiểu cách các nhóm ứng dụng computer vision của Ultralytics trong môi trường sản xuất.
Thị giác máy tính trong thể thao
Thị giác máy tính cho ảnh hàng không
Thị giác máy tính trong hàng không vũ trụ
Computer vision trong lĩnh vực an ninh
Computer vision trong robotics
Thị giác máy tính trong logistics
Thị giác máy tính trong bán lẻ
Thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe
Thị giác máy tính trong sản xuất
Thị giác máy tính trong ngành ô tô
Thị giác máy tính trong nông nghiệp
Bảo mật và tuân thủ cấp doanh nghiệp
Tự tin xây dựng và triển khai. Được chứng nhận ISO 27001, đạt chứng thực SOC 2 và hỗ trợ tuân thủ HIPAA.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR & CCPA
Câu hỏi thường gặp
Có. Platform tự động nhận diện các định dạng YOLO, COCO, LabelMe JSON, Labelbox NDJSON, Ultralytics NDJSON và mask PNG ngữ nghĩa. Bạn có thể nhập tập dữ liệu từ Roboflow bằng API key của mình, đồng thời nhập dự án CVAT hoặc Label Studio bằng cách tải lên bản xuất YOLO hoặc COCO. Nhãn Pascal VOC XML không được nhập, vì vậy hãy chuyển đổi nhãn trước.
Có. Tập dữ liệu có thể xuất dưới dạng Ultralytics NDJSON, ngoại trừ tập dữ liệu On Premise. Liên kết hình ảnh trong file xuất sẽ hết hạn sau 7 ngày, vì vậy hãy sử dụng hoặc chuyển đổi file kịp thời. Thông thường, bạn không cần chuyển đổi file: truyền file đó hoặc URI
ul://của tập dữ liệu vàomodel.train(), Ultralytics sẽ tạo các thư mục YOLO cho bạn. Để lấy các thư mục YOLO mà không huấn luyện, hãy chuyển đổi bằngconvert_ndjson_to_yolotrong góiultralytics.Gắn nhãn thủ công nghĩa là bạn tự vẽ từng nhãn. Gắn nhãn thông minh đề xuất nhãn để bạn xem xét: nhấp vào một đối tượng để model Segment Anything (SAM) vẽ đối tượng đó, chạy model YOLO (bao gồm cả model của bạn) để gắn nhãn sơ bộ, hoặc để model được nhắc bằng tên lớp tìm các lớp của bạn trong tập dữ liệu phát hiện đối tượng có từ 1–200 lớp. Tính năng này dùng được với mọi gói, cho các tập dữ liệu được lưu trên Platform chứ không phải bộ nhớ được kết nối hoặc On Premise. Các lượt nhấp SAM và model được lưu trữ đều miễn phí; model của nhà cung cấp có tính phí sẽ được tính vào tài khoản nhà cung cấp của bạn.
Chú thích ảnh là quá trình gán nhãn cho ảnh để xác định các đối tượng, đặc điểm hoặc vùng trong ảnh. Đây là bước nền tảng để huấn luyện model thị giác máy tính cho các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn ảnh, phân loại ảnh và ước tính tư thế. Các loại chú thích khác nhau tùy theo trường hợp sử dụng, bao gồm bounding box, đa giác, mask và keypoint. Quá trình này được thực hiện trên cả công cụ mã nguồn mở lẫn các nền tảng thương mại chuyên dụng.
Có. Gán nhãn hàng loạt chạy một model trên toàn bộ dataset của bạn: model YOLO, bao gồm model do bạn tự tạo, hoặc model nhận prompt lớp trên các dataset phát hiện có từ 1–200 lớp. Theo mặc định, tính năng này chỉ gán nhãn cho ảnh chưa có nhãn và trước tiên lưu một phiên bản dataset để bạn có thể khôi phục. Chi phí là $1 cho mỗi 1.000 ảnh (tối thiểu $0,01 mỗi lượt chạy); các model của nhà cung cấp có tính phí cũng sẽ tính phí vào tài khoản nhà cung cấp của bạn. Tính năng này hoạt động trên các dataset được lưu trên Platform, không áp dụng cho bộ nhớ được kết nối hoặc On Premise, và cũng không áp dụng cho dataset độ sâu.
Dataset riêng tư có trên mọi gói, nhưng dataset mới mặc định ở chế độ công khai với các gói Free và Pro, và riêng tư với Enterprise; vì vậy, hãy kiểm tra công tắc hiển thị trước khi tải lên. Ultralytics Platform được chứng nhận ISO 27001:2022 và có báo cáo SOC 2 Type I, với các khu vực dữ liệu tại Hoa Kỳ, EU và APAC. Gói Enterprise Tại chỗ giữ ảnh của bạn trên máy tính riêng để gán nhãn và huấn luyện; nhãn, chỉ số và model đã huấn luyện được lưu trên Platform.
Có. Tải video lên để Platform trích xuất các khung hình cho bạn gán nhãn dưới dạng ảnh, tối đa 1 khung hình mỗi giây và nhiều nhất 100 khung hình mỗi video; video dài hơn sẽ được lấy mẫu với khoảng cách lớn hơn. Các khung hình được gán nhãn riêng lẻ, không phải dưới dạng một chuỗi video liên tục.
Bắt đầu xây dựng dataset tốt hơn ngay hôm nay!
Tham gia cùng hàng nghìn nhóm đang xây dựng model thị giác máy tính sẵn sàng cho môi trường production trên Ultralytics.