Le moyen le plus rapide d'annoter des jeux de données de vision par ordinateur
Annotation intelligente, gestion de jeux de données et analytique intégrée. Passe des données brutes à l'entraînement, tout au même endroit.
Construit sur une annotation à l'échelle de la production
La plateforme Ultralytics aide les équipes à transformer de vastes jeux de données visuelles en annotations prêtes pour l'entraînement, avec rapidité, cohérence et une qualité vérifiable.
Étiquette jusqu'à 10 fois plus vite avec l'annotation intelligente
Ultralytics Platform te fournit l'outil d'annotation d'images pour créer plus rapidement des jeux de données de haute qualité. De l'annotation intelligente à l'édition manuelle précise, ces fonctionnalités sont conçues pour réduire le temps d'étiquetage des images sans sacrifier la qualité.
- Annotation intelligente propulsée par SAM :Masques et BBox en un seul clic.
- Couverture complète des tâches d'IA :Détection, instance segmentation, semantic segmentation, classification, pose, OBB.
- Prise en charge universelle des formats :Ton choix de YOLO, COCO, VOC, et bien plus.
- Revue d'équipe et versionnage :Une collaboration claire à chaque étape.
Une plateforme pour chaque tâche de vision
La plateforme Ultralytics prend nativement en charge les 6 tâches d'annotation nécessaires pour créer une IA de vision prête pour la production.
N'importe quel format, n'importe quelle taille, en un seul clic
Téléverse tes images, vidéos ou archives ZIP. Importe des jeux de données YOLO ou COCO, ou commence à partir d'images brutes. Tes données sont prêtes à être annotées en quelques secondes.
Analyse tes données avant de lancer l'entraînement
Connais tes jeux de données sur le bout des doigts. Répartition des classes, déséquilibres, cartes thermiques d'annotation et dimensions des images, tout est au même endroit et toujours à jour.
Conçu pour la collaboration d'équipe
Gère tes flux de travail, assigne des rôles, suis les contributions et garde tes projets organisés à mesure que ton équipe et tes jeux de données grandissent.
Vois comment l'annotation fonctionne
Regarde comment téléverser tes données, les étiqueter avec l'annotation intelligente et construire un jeu de données prêt pour l'entraînement, le tout au sein d'Ultralytics Platform.
Tu as fini d'annoter ? Commence l'entraînement.
Choisis un modèle YOLO, sélectionne un GPU et lance l'entraînement en un clic.
Explore les solutions sectorielles
Découvre comment les équipes appliquent la vision par ordinateur d'Ultralytics dans des environnements de production.
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En savoir plusQuestions fréquemment posées
Oui. La plateforme Ultralytics accepte les jeux de données étiquetés aux formats YOLO et COCO, les deux normes d'annotation les plus utilisées en vision par ordinateur. Si tes données ont été étiquetées dans un autre outil comme CVAT ou Roboflow et exportées dans l'un ou l'autre format, tu peux les télécharger directement et commencer l'entraînement immédiatement.
Les modèles de vision par ordinateur sont entraînés sur des jeux de données étiquetés, apprenant à associer des motifs visuels aux étiquettes d'annotation dans tes données. La qualité, la taille et l'équilibre de tes données d'entraînement influencent directement les performances des modèles entraînés. La plateforme Ultralytics connecte ton flux de travail d'annotation directement à l'entraînement cloud sans aucun changement d'outil requis.
La plateforme Ultralytics prend en charge le format YOLO et le format COCO pour l'importation de jeux de données, avec détection automatique du format lors du téléchargement. Si tu as annoté des données dans un outil open-source comme CVAT, LabelImg ou LabelMe, exporte tes étiquettes au format YOLO ou COCO et elles seront analysées automatiquement. Tu peux exporter les annotations de la plateforme au format Ultralytics NDJSON.
L'annotation manuelle implique que des annotateurs humains dessinent des étiquettes directement sur les images à l'aide d'un outil d'annotation. L'annotation intelligente utilise des algorithmes d'IA, tels que Segment Anything (SAM), un modèle open-source développé par Meta, pour pré-étiqueter les images avec un minimum d'intervention humaine. La plupart des flux de travail de production combinent les deux : l'annotation intelligente pour la vitesse et la révision manuelle pour la précision.
L'annotation d'images est le processus consistant à étiqueter des images pour identifier des objets, des caractéristiques ou des régions en leur sein. Il s'agit de l'étape fondamentale pour entraîner des modèles de vision par ordinateur pour des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'images, la classification d'images et l'estimation de pose. Les types d'annotation varient selon le cas d'utilisation et incluent les boîtes englobantes, les polygones, les masques et les points clés. C'est un processus réalisé à la fois dans des outils open-source et des plateformes commerciales dédiées.
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