La forma más rápida de anotar conjuntos de datos de visión artificial
Anotación inteligente, gestión de conjuntos de datos y análisis integrados. Pasa de los datos sin procesar al entrenamiento, todo en un mismo lugar.
Basado en anotaciones a escala de producción
La plataforma Ultralytics ayuda a los equipos a convertir grandes conjuntos de datos visuales en anotaciones listas para el entrenamiento con rapidez, consistencia y una calidad revisable.
Etiqueta hasta 10 veces más rápido con la anotación inteligente
Ultralytics Platform te ofrece la herramienta de anotación de imágenes para crear conjuntos de datos de alta calidad más rápido. Desde la anotación inteligente hasta la edición manual precisa, estas funciones están diseñadas para reducir el tiempo de etiquetado de imágenes sin sacrificar la calidad.
- Anotación inteligente impulsada por SAM: Máscaras y cajas delimitadoras con un solo clic.
- Cobertura total de tareas de IA: Detección, segmentación de instancias, segmentación semántica, clasificación, pose, OBB.
- Soporte de formato universal: Tu elección de YOLO, COCO, VOC y más.
- Revisión en equipo y control de versiones: Colaboración clara en cada paso.
Una plataforma para cada tarea de visión
La plataforma Ultralytics admite de forma nativa las 6 tareas de anotación necesarias para crear IA de visión lista para producción.
Cualquier formato, cualquier tamaño, en un solo clic
Sube imágenes, vídeos o archivos ZIP. Importa conjuntos de datos YOLO o COCO, o empieza con imágenes en bruto. Tus datos estarán listos para anotar en segundos.
Analiza tus datos antes de entrenar
Conoce tus conjuntos de datos al detalle. Distribuciones de clases, desequilibrios en las divisiones, mapas de calor de anotaciones y dimensiones de las imágenes, todo en un mismo lugar y siempre actualizado.
Creado para la colaboración en equipo
Gestiona flujos de trabajo, asigna roles, realiza un seguimiento de las contribuciones y mantén los proyectos organizados a medida que tu equipo y tus conjuntos de datos crecen.
Mira cómo funciona la anotación
Mira cómo subir tus datos, etiquetarlos con la anotación inteligente y crear un conjunto de datos listo para el entrenamiento, todo dentro de Ultralytics Platform.
¿Has terminado de anotar? Empieza a entrenar.
Elige un modelo YOLO, selecciona una GPU y empieza a entrenar con un solo clic.
Explorar soluciones del sector
Mira cómo los equipos aplican la visión artificial de Ultralytics en entornos de producción.
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Más informaciónPreguntas frecuentes
Sí. La Ultralytics Platform acepta datasets etiquetados en formatos YOLO y COCO, los dos estándares de anotación más utilizados en visión artificial. Si tus datos fueron etiquetados en otra herramienta como CVAT o Roboflow y exportados a cualquiera de los dos formatos, puedes subirlos directamente y comenzar a entrenar de inmediato.
Los modelos de visión artificial se entrenan con datasets etiquetados, aprendiendo a asociar patrones visuales con las etiquetas de anotación de tus datos. La calidad, el tamaño y el equilibrio de tus datos de entrenamiento influyen directamente en el rendimiento de los modelos entrenados. La Ultralytics Platform conecta tu flujo de trabajo de anotación directamente al entrenamiento en la nube sin necesidad de cambiar de herramienta.
La Ultralytics Platform admite el formato YOLO y el formato COCO para la importación de datasets, con detección automática de formato al subirlos. Si has anotado datos en una herramienta de código abierto como CVAT, LabelImg o LabelMe, exporta tus etiquetas en formato YOLO o COCO y se analizarán automáticamente. Puedes exportar anotaciones desde la plataforma en formato Ultralytics NDJSON.
La anotación manual implica que los anotadores humanos dibujan etiquetas directamente sobre las imágenes utilizando una herramienta de anotación. La anotación inteligente utiliza algoritmos de IA, como Segment Anything (SAM), un modelo de código abierto desarrollado por Meta, para preetiquetar imágenes con una intervención humana mínima. La mayoría de los flujos de trabajo de producción combinan ambos: anotación inteligente para mayor velocidad y revisión manual para mayor precisión.
La anotación de imágenes es el proceso de etiquetar imágenes para identificar objetos, características o regiones dentro de ellas. Es el paso fundamental para entrenar modelos de visión artificial en tareas como detección de objetos, segmentación de imágenes, clasificación de imágenes y estimación de poses. Los tipos de anotación varían según el caso de uso e incluyen cajas delimitadoras, polígonos, máscaras y puntos clave. Es un proceso que se lleva a cabo tanto en herramientas de código abierto como en plataformas comerciales dedicadas.
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