Il modo più veloce per annotare dataset di computer vision
Annotazione intelligente, gestione dei dataset e analisi integrata. Passa dai dati grezzi all'addestramento, tutto in un unico posto.
Basato sull'annotazione su scala di produzione
La piattaforma Ultralytics aiuta i team a trasformare grandi dataset visivi in annotazioni pronte per l'addestramento con velocità, coerenza e qualità verificabile.
Etichetta fino a 10 volte più velocemente con l'annotazione intelligente
Ultralytics Platform ti fornisce lo strumento di annotazione delle immagini per costruire dataset di alta qualità più rapidamente. Dall'annotazione intelligente alla modifica manuale precisa, queste funzionalità sono progettate per ridurre i tempi di etichettatura delle immagini senza sacrificare la qualità.
- Annotazione intelligente basata su SAM: Maschere e bounding box con un solo clic.
- Copertura completa delle attività AI: Rilevamento, segmentazione di istanze, segmentazione semantica, classificazione, pose, OBB.
- Supporto universale dei formati: La tua scelta tra YOLO, COCO, VOC e altri.
- Revisione del team e versionamento: Collaborazione chiara in ogni fase.
Un'unica piattaforma per ogni attività di visione
La piattaforma Ultralytics supporta nativamente tutti i 6 compiti di annotazione necessari per creare AI di visione pronte per la produzione.
Qualsiasi formato, qualsiasi dimensione, in un solo clic
Carica immagini, video o archivi ZIP. Importa dataset YOLO o COCO, oppure inizia da immagini grezze. I tuoi dati sono pronti per essere annotati in pochi secondi.
Analizza i tuoi dati prima di addestrare
Conosci i tuoi dataset a fondo. Distribuzioni delle classi, sbilanciamenti nei dataset, mappe di calore delle annotazioni e dimensioni delle immagini, tutto in un unico posto e sempre aggiornato.
Costruito per la collaborazione in team
Gestisci i flussi di lavoro, assegna ruoli, monitora i contributi e mantieni i progetti organizzati man mano che il tuo team e i tuoi dataset crescono.
Scopri come funziona l'annotazione
Guarda come caricare i tuoi dati, etichettarli con l'annotazione intelligente e creare un dataset pronto per l'addestramento, tutto all'interno di Ultralytics Platform.
Hai finito di annotare? Inizia l'addestramento.
Scegli un modello YOLO, seleziona una GPU e avvia l'addestramento con un solo clic.
Esplora le soluzioni di settore
Scopri come i team applicano la computer vision di Ultralytics negli ambienti di produzione.
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Semplifica la logistica con i modelli Ultralytics YOLO. La Vision AI abilita l'ispezione dei pacchi, lo smistamento, il tracciamento dei veicoli e il monitoraggio della sicurezza in magazzino in tempo reale.
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Scopri di piùDomande frequenti
Sì. La Piattaforma Ultralytics accetta dataset etichettati in formato YOLO e COCO, i due standard di annotazione più utilizzati nella computer vision. Se i tuoi dati sono stati etichettati in un altro strumento come CVAT o Roboflow ed esportati in uno dei due formati, puoi caricarli direttamente e iniziare l'addestramento immediatamente.
I modelli di computer vision vengono addestrati su dataset etichettati, imparando ad associare pattern visivi alle etichette di annotazione nei tuoi dati. La qualità, le dimensioni e l'equilibrio dei tuoi dati di addestramento influenzano direttamente le prestazioni dei modelli addestrati. La Piattaforma Ultralytics collega il tuo flusso di lavoro di annotazione direttamente all'addestramento cloud senza necessità di cambiare strumento.
La Piattaforma Ultralytics supporta il formato YOLO e il formato COCO per l'importazione di dataset, con rilevamento automatico del formato al caricamento. Se hai etichettato dati in uno strumento open-source come CVAT, LabelImg o LabelMe, esporta le tue etichette in formato YOLO o COCO e verranno analizzate automaticamente. Puoi esportare le annotazioni dalla piattaforma nel formato Ultralytics NDJSON.
L'annotazione manuale coinvolge annotatori umani che disegnano le etichette direttamente sulle immagini usando uno strumento di annotazione. Lo smart annotation usa algoritmi di AI, come Segment Anything (SAM), un modello open-source sviluppato da Meta, per pre-etichettare le immagini con un input umano minimo. La maggior parte dei flussi di lavoro di produzione combina entrambi: smart annotation per la velocità e revisione manuale per la precisione.
L'annotazione delle immagini è il processo di etichettatura delle immagini per identificare oggetti, caratteristiche o regioni al loro interno. È il passaggio fondamentale per addestrare modelli di computer vision per attività come object detection, image segmentation, image classification e pose estimation. I tipi di annotazione variano a seconda del caso d'uso e includono bounding box, poligoni, maschere e keypoint. È un processo eseguito sia in strumenti open-source che in piattaforme commerciali dedicate.
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