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Ultralytics 平台

标注计算机视觉数据集的最快方法

智能标注、数据集管理和内置分析功能。从原始数据到训练，全程一站式完成。

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Ultralytics 标注工作区，展示视觉数据集中的已标注对象。

基于生产级标注能力构建

Ultralytics Platform 帮助团队快速将大型视觉数据集转化为可用于训练的标注，同时确保标注一致且质量可审核。

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已训练模型
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已创建图像
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已创建标注
使用智能分割标注对象的图像标注界面。

使用智能标注，速度提升至 10 倍

Ultralytics Platform 为你提供图像标注工具，帮助你更快地构建高质量数据集。从智能标注到精细的手动编辑，这些功能旨在缩短图像标注时间，同时不牺牲质量。

  • 由 SAM 驱动的智能标注：一键生成掩码和边界框。
  • 全面覆盖 AI 任务：目标检测、实例分割、语义分割、分类、姿态、OBB。
  • 通用格式支持：可选择 YOLO、COCO 等格式。
  • 团队审核与版本管理：协作清晰贯穿每个步骤。

一个平台，满足所有视觉任务需求

Ultralytics Platform 原生支持构建可投入生产的视觉 AI 所需的全部 6 项标注任务。

使用轴对齐边界框检测图像或视频中的目标。
生成像素级精确的掩码，突出显示画面中的目标。
为每个像素分配特定的类别标签。
使用单个 RGB 摄像头预测每个像素的距离，单位为米。
为整幅图像分配一个或多个标签。
检测并标注人体关键点，以监测身体姿态。
使用可识别角度的边界框检测旋转目标。
两名戴着黄色安全帽、穿着反光背心的仓库工人，旁边堆放着木托盘，周围标有检测边界框。
用于计算机视觉数据集的标注格式选择界面。

热门格式，一键即可使用

上传图像、视频或 ZIP 压缩包。导入 YOLO 或 COCO 数据集，也可以从原始图像开始。几秒钟内，你的数据就能开始标注。

数据集分析视图，展示标注的标签和类别分布。

训练前先分析数据

全面了解你的数据集。类别分布、数据集划分不均衡情况、标注热力图和图像尺寸，所有信息一目了然，并始终保持最新。

用于审核计算机视觉标注的团队协作界面。
专业版和企业版方案

专为团队协作打造

管理工作流、分配角色、跟踪贡献，并在团队和数据集扩展时保持项目井然有序。

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了解标注的工作方式

观看如何在 Ultralytics Platform 中上传数据、使用智能标注进行标注，并构建可用于训练的数据集。

客户评价

Ultralytics Platform 对我们来说是一次重大突破。它让我们的数据科学家能够轻松创建数据集，利用云端计算快速训练新模型，比较不同模型设置下的实验，并最终为每个问题找出最佳模型。如今，它已成为我们开展目标检测、实例分割和语义分割实验的首选工具。

Tyler Biesel, 软件工程经理

我们非常喜欢 Ultralytics 提供的训练基础设施，尤其喜欢它的上手难度很低。整个过程十分直接，尤其是在构建数据集和运行“train”函数时。
我们希望提高模型对异质材料类别的分类准确度，同时减少团队所需的人工劳动。改用 Ultralytics YOLO 是实现这些性能提升的关键。
使用 Ultralytics YOLOv8 nano，我们可以在边缘设备上重新训练，并在几小时而非几周内交付新模型，同时只需传输少量数据。这种准确度与小巧体积的结合，正是我们的环境所需要的。
将 Ultralytics YOLO 集成到我们的 Instabase AI 平台非常简单顺畅。它加快了产品发布进度，也让我们能够为客户提供视觉目标识别能力。
在 ALYCE，借助 Ultralytics 训练模型带来了重大突破，让我们能够提高数据准确度，为客户提供无与伦比的品质，并协助客户推进可持续出行项目。

标注完成了吗？开始训练吧。

选择 YOLO 模型和 GPU，一键开始训练。

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了解各团队如何在生产环境中应用 Ultralytics 计算机视觉技术。

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安全与合规

企业级安全与合规

放心构建和部署。已通过 ISO 27001 认证、获得 SOC 2 鉴证，并支持符合 HIPAA 要求。

获取 YOLO 许可探索安防领域

SOC 2 Type I

通过 AICPA 安全性、可用性和保密性 TSC 鉴证

ISO 27001:2022

经认证的信息安全管理体系

HIPAA

安全规则自我评估；为符合条件的 Enterprise 客户提供 BAA

GDPR 与 CCPA

符合全球数据保护法规

常见问题

  • 可以。Platform 会自动检测 YOLO、COCO、LabelMe JSON、Labelbox NDJSON、Ultralytics NDJSON 和语义 PNG 掩码。你可以使用 API 密钥从 Roboflow 导入数据集，也可以上传 YOLO 或 COCO 导出文件来导入 CVAT 或 Label Studio 项目。Pascal VOC XML 标签无法导入，因此请先转换。

  • 可以。除 On Premise 数据集外，数据集都可以导出为 Ultralytics NDJSON。导出文件中的图像链接会在 7 天后过期，因此请及时使用或转换。通常无需转换文件：将文件或数据集的 ul:// URI 传给 model.train()，Ultralytics 就会为你构建 YOLO 文件夹。如果不训练，只想获取 YOLO 文件夹，可以使用 ultralytics 软件包中的 convert_ndjson_to_yolo 进行转换。

  • 手动标注是指你亲自绘制每个标签。智能标注会为你提出标签建议，供你检查：点击一个对象，Segment Anything（SAM）模型就会绘制它；运行 YOLO 模型（包括你自己的模型）进行预标注；或者对于包含 1–200 个类别的检测数据集，使用带类别提示的模型查找目标类别。所有套餐都支持此功能，但数据集必须存储在 Platform 上，不能使用连接的存储或 On Premise 数据集。SAM 点击操作和托管模型免费；付费提供商的模型费用由你的提供商账户承担。

  • 图像标注是为图像中的对象、特征或区域添加标签的过程。这是训练计算机视觉模型的基础步骤，适用于目标检测、图像分割、图像分类和姿态估计等任务。标注类型因使用场景而异，包括边界框、多边形、掩码和关键点。开源工具和专用商业平台都可以用于标注。

  • 可以。批量标注会使用一个模型处理整个数据集：可以是 YOLO 模型（包括你自己的模型），也可以是在包含 1–200 个类别的检测数据集上使用类别提示模型。默认情况下，它只会标注尚未标注的图像，并先保存一个数据集版本，以便你回滚。费用为每 1,000 张图像 1 美元（每次运行最低 0.01 美元）；使用付费的提供方模型还会由相应提供方从你的账户中扣费。该功能适用于存储在 Platform 上的数据集，不适用于连接的存储或本地部署，也不适用于深度数据集。

  • 所有套餐都支持私有数据集，但 Free 和 Pro 套餐中新建的数据集默认公开，Enterprise 套餐中新建的数据集默认私有，因此上传前请检查可见性开关。Ultralytics Platform 已通过 ISO 27001:2022 认证，并拥有 SOC 2 Type I 报告，数据区域覆盖 US、EU 和 APAC。Enterprise 本地部署会将图像保留在你自己的计算机上，用于标注和训练；标签、指标和训练好的模型则存储在 Platform 中。

  • 可以。上传视频后，Platform 会提取帧供你作为图像标注，每秒最多提取 1 帧，每个视频最多提取 100 帧；较长的视频会以更长的间隔抽帧。每一帧会单独标注，而不是作为连续的视频序列进行标注。

立即开始构建更优质的数据集！

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