Làm cách nào để tạo các thư mục con hình ảnh trong Python dựa trên nhãn hình ảnh?

FiftyOne cung cấp hỗ trợ gốc để nhập tập dữ liệu từ đĩa ở nhiều định dạng khác nhau và có thể dễ dàng mở rộng để nhập tập dữ liệu ở định dạng

Ghi chú

Nếu dữ liệu của bạn ở định dạng tùy chỉnh, đây là cách dễ nhất để tải dữ liệu của bạn vào FiftyOne

công thức cơ bản

Giao diện để tạo FiftyOne cho dữ liệu của bạn trên đĩa được hiển thị thuận tiện thông qua thư viện Python và CLI. Công thức cơ bản là bạn chỉ cần chỉ định (các) đường dẫn đến dữ liệu trên đĩa và loại tập dữ liệu mà bạn đang tải

con trăn

CLI

Bạn có thể nhập từ đĩa thông qua phương thức xuất xưởng

Nếu dữ liệu của bạn được lưu trữ ở loại bạn đang nhập, thì bạn có thể tải dữ liệu đó bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Ngoài ra, khi nhập tập dữ liệu được gắn nhãn ở định dạng chẳng hạn như , bạn có thể thấy việc cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Nhiều định dạng như cũng hỗ trợ lưu trữ đường dẫn tệp tuyệt đối đến phương tiện nguồn trực tiếp trong nhãn, trong trường hợp đó, bạn chỉ có thể cung cấp tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

1
2
3
4
5
6
7
8

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

Nói chung, bạn có thể chuyển bất kỳ tham số nào cho định dạng mà bạn đang nhập vào. Ví dụ: hầu hết các trình nhập dựng sẵn đều hỗ trợ các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

1
2
3
4
5
6
7

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

Bạn có thể nhập tập dữ liệu từ đĩa vào FiftyOne

Nếu dữ liệu của bạn được lưu trữ ở loại bạn đang nhập, thì bạn có thể tải dữ liệu đó bằng cách cung cấp các tùy chọn

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

Ngoài ra, khi nhập bộ dữ liệu được gắn nhãn ở các định dạng chẳng hạn như , bạn có thể thấy việc cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

Nhiều định dạng như cũng hỗ trợ lưu trữ đường dẫn tệp tuyệt đối đến phương tiện nguồn trực tiếp trong nhãn, trong trường hợp đó, bạn chỉ có thể cung cấp tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Nói chung, bạn có thể chuyển bất kỳ tham số nào cho định dạng bạn đang nhập thông qua. Ví dụ: hầu hết các trình nhập dựng sẵn đều hỗ trợ các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

định dạng được hỗ trợ

Mỗi loại tập dữ liệu được hỗ trợ được đại diện bởi một lớp con của , được thư viện Python và CLI sử dụng để chỉ định dạng tập dữ liệu tương ứng khi đọc tập dữ liệu từ đĩa

Loại tập dữ liệu

Sự miêu tả

Thư mục hình ảnh

Danh mục video

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và nhãn phân loại được liên kết của chúng ở định dạng JSON đơn giản

Cây thư mục có các thư mục con xác định bộ dữ liệu phân loại hình ảnh

Cây thư mục có các thư mục con xác định bộ dữ liệu phân loại video

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và nhãn phân loại liên quan của chúng được lưu trữ dưới dạng TFRecords

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu trữ ở định dạng JSON đơn giản

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm video và các phát hiện tạm thời được liên kết của chúng ở định dạng JSON đơn giản

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu trong

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng VOC

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng KITTI

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng YOLOv4

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng YOLOv5

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu trữ dưới dạng TFRecords ở định dạng API phát hiện đối tượng TF

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và các phân đoạn ngữ nghĩa liên quan của chúng được lưu trữ dưới dạng hình ảnh trên đĩa

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và nhãn đa tác vụ được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng hình ảnh CVAT

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các video và nhãn đa tác vụ được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng video CVAT

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và nhãn đa tác vụ được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng OpenLABEL

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các video và nhãn đa tác vụ được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng OpenLABEL

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và các dự đoán đa nhiệm liên quan của chúng được lưu trữ ở định dạng ETA ImageLabels

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và các dự đoán đa nhiệm liên quan của chúng được lưu ở định dạng Berkeley DeepDrive (BDD)

Tập dữ liệu hình ảnh có dữ liệu hình ảnh và thuộc tính tùy chọn được lưu trữ ở định dạng DICOM

Tập dữ liệu hình ảnh hoặc video có dữ liệu vị trí và nhãn được lưu trữ ở định dạng GeoJSON

Tập dữ liệu hình ảnh có dữ liệu hình ảnh và vị trí địa lý được lưu trữ ở định dạng GeoTIFF

Tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các video và dự đoán đa nhiệm liên quan của chúng được lưu trữ ở định dạng ETA VideoLabels

Tập dữ liệu bao gồm toàn bộ phương tiện truyền thông nguồn được xuất bản nhiều kỳ và liên kết với nó

Nhập bộ dữ liệu ở định dạng tùy chỉnh bằng cách xác định lớp hoặc lớp của riêng bạn

thư mục hình ảnh

Loại đại diện cho một thư mục hình ảnh

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

nơi các tệp có loại MIME không phải hình ảnh bị bỏ qua

Theo mặc định, tập dữ liệu có thể chứa các thư mục con hình ảnh lồng nhau, được liệt kê đệ quy

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ thư mục hình ảnh như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Để xem thư mục hình ảnh trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo bộ dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Thư mục video

Loại đại diện cho một thư mục video

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

nơi các tệp có loại MIME không phải video bị bỏ qua

Theo mặc định, tập dữ liệu có thể chứa các thư mục con lồng nhau của video, được liệt kê đệ quy

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ thư mục video như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Để xem thư mục video trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo bộ dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

FiftyOneImageClassificationDataset

Loại đại diện cho một tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và (các) nhãn phân loại được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng JSON đơn giản

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Trong trường hợp đơn giản nhất,

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Nếu trường

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Giá trị mục tiêu trong

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Các UUID cũng có thể là các đường dẫn tương đối như

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Ngoài ra,

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Bạn cũng có thể tải các phân loại nhiều nhãn ở định dạng này bằng cách lưu trữ danh sách các mục tiêu trong

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

trong đó các giá trị đích trong

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phân loại hình ảnh được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Để xem tập dữ liệu phân loại hình ảnh trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Ghi chú

Nếu UUID trong nhãn của bạn là đường dẫn tuyệt đối đến phương tiện nguồn, thì bạn có thể bỏ qua tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

ImageClassificationDirectoryTree

Loại đại diện cho một cây thư mục có các thư mục con xác định bộ dữ liệu phân loại hình ảnh

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Hình ảnh chưa được gắn nhãn được lưu trữ trong thư mục con có tên

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Mỗi thư mục lớp có thể chứa các thư mục con hình ảnh lồng nhau

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ cây thư mục phân loại hình ảnh được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Để xem cây thư mục phân loại hình ảnh trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

VideoPhân loạiThư mụcCây

Loại đại diện cho một cây thư mục có các thư mục con xác định tập dữ liệu phân loại video

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Các video chưa gắn nhãn được lưu trữ trong thư mục con có tên

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Mỗi thư mục lớp có thể chứa các thư mục con lồng nhau của video

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ cây thư mục phân loại video được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

Để xem cây thư mục phân loại video trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

1
2
3
4
5
6
7
8

TFImageClassificationDataset

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và nhãn phân loại liên quan của chúng được lưu trữ dưới dạng TFRecords

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

1
2
3
4
5
6
7
8

trong đó các tính năng của TFRecords (có thể bị phân mảnh) được lưu trữ ở định dạng sau

1
2
3
4
5
6
7
8

Đối với các mẫu không được gắn nhãn, TFRecords không chứa các tính năng

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phân loại hình ảnh được lưu trữ dưới dạng thư mục TFRecords ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

Khi lệnh trên được thực thi, hình ảnh trong TFRecords sẽ được ghi vào

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

1
2
3
4
5
6
7
8

Khi lệnh trên được thực thi, hình ảnh trong TFRecords sẽ được ghi vào

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Để xem tập dữ liệu phân loại hình ảnh được lưu trữ dưới dạng thư mục TFRecords trong Ứng dụng FiftyOne mà không tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

1
2
3
4
5
6
7
8

Ghi chú

Bạn có thể cung cấp đối số

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

FiftyOneImageDetectionDataset

Loại đại diện cho một tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và các phát hiện đối tượng được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng JSON đơn giản

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

trong đó

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

và nơi tọa độ hộp giới hạn được thể hiện dưới dạng giá trị tương đối trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Nếu trường

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Giá trị mục tiêu trong

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Các UUID cũng có thể là các đường dẫn tương đối như

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phát hiện hình ảnh được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

Để xem tập dữ liệu phát hiện hình ảnh được lưu trữ ở định dạng trên trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

Ghi chú

Nếu UUID trong nhãn của bạn là đường dẫn tuyệt đối đến phương tiện nguồn, thì bạn có thể bỏ qua tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

FiftyOneTemporalDetectionDataset

Loại đại diện cho một tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các video và các phát hiện tạm thời được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng JSON đơn giản

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

trong đó

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The path to a COCO labels JSON file containing absolute image paths
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    labels_path=labels_path,
)

Phạm vi thời gian của từng lần phát hiện có thể được chỉ định thông qua khóa

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Nếu trường

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Các video không được gắn nhãn có thể có khóa

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Các UUID cũng có thể là các đường dẫn tương đối như

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phát hiện tạm thời được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

1
2
3
4
5
6
7

1
2
3
4
5
6
7

Để xem tập dữ liệu phát hiện tạm thời trong Ứng dụng FiftyOne mà không tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

1
2
3
4
5
6
7

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

1
2
3
4
5
6
7

1
2
3
4
5
6
7

Ghi chú

Nếu UUID trong nhãn của bạn là đường dẫn tuyệt đối đến phương tiện nguồn, thì bạn có thể bỏ qua tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Bộ dữ liệu phát hiện COCO

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng được liên kết của chúng được lưu trong

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

1
2
3
4
5
6
7

trong đó

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

1
2
3
4
5
6
7

Xem thông số kỹ thuật đầy đủ của trường

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Đối với tập dữ liệu chưa được gắn nhãn,

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Thuộc tính

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

• Tên tệp của một hình ảnh trong thư mục

   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
  10
  11
  12

  93

• Đường dẫn tương đối như

  # The directory containing the source images
  data_path = "/path/to/images"
  
  # The path to the COCO labels JSON file
  labels_path = "/path/to/coco-labels.json"
  
  # Import the dataset
  dataset = fo.Dataset.from_dir(
      dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
      data_path=data_path,
      labels_path=labels_path,
  )
  

  69 chỉ định đường dẫn tương đối tới hình ảnh trong thư mục con lồng nhau của

   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
  10
  11
  12

  93

• Một đường dẫn tuyệt đối đến một hình ảnh, có thể có hoặc không có trong thư mục

   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
  10
  11
  12

  93

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phát hiện COCO được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

Để xem tập dữ liệu phát hiện COCO được lưu trữ ở định dạng trên trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

Ghi chú

Theo mặc định, tất cả các loại nhãn được hỗ trợ đều được tải (phát hiện, phân đoạn và điểm chính). Tuy nhiên, bạn có thể chọn (các) loại cụ thể để tải bằng cách chuyển đối số

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

Xem tài liệu đầy đủ về các tùy chọn nhập COCO có sẵn

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

Ghi chú

Nếu khóa

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Nếu bạn có tập dữ liệu hiện có và dự đoán mô hình tương ứng được lưu trữ ở định dạng COCO, thì bạn có thể sử dụng để thêm nhãn vào tập dữ liệu một cách thuận tiện. Ví dụ bên dưới minh họa quá trình xuất khứ hồi rồi nhập lại cả dữ liệu hình ảnh và nhãn và chỉ nhãn ở định dạng COCO

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

Ghi chú

Xem mô tả đầy đủ về các cú pháp có sẵn để tải các dự đoán có định dạng COCO vào tập dữ liệu hiện có

Bộ dữ liệu phát hiện VOC

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng VOC

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

trong đó các tệp XML nhãn có định dạng sau

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

trong đó trường

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Hình ảnh không được gắn nhãn không có tệp tương ứng trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Các tệp

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phát hiện VOC được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

Để xem tập dữ liệu phát hiện VOC được lưu trữ ở định dạng trên trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

Ghi chú

Nếu trường

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

KITTIDetectionBộ dữ liệu

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng KITTI

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

# A name for the dataset
NAME=my-dataset

# The directory containing the dataset to import
DATASET_DIR=/path/to/dataset

# The type of the dataset being imported
# Any subclass of `fiftyone.types.Dataset` is supported
TYPE=fiftyone.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name $NAME --dataset-dir $DATASET_DIR --type $TYPE

trong đó các tệp TXT nhãn là các tệp được phân tách bằng dấu cách trong đó mỗi hàng tương ứng với một đối tượng và cột 15 (và điểm thứ 16 tùy chọn) có các ý nghĩa sau

# cột

Tên

Sự miêu tả

Vỡ nợ

1

loại

Nhãn đối tượng

1

cắt ngắn

Một số float trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

0

1

bị tắc

Một int trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

0

1

chữ cái

Góc quan sát của đối tượng, trong

1
2
3
4
5
6
7
8

0

4

bbox

Hộp giới hạn 2D của đối tượng trong ảnh tính bằng pixel, ở định dạng

1
2
3
4
5
6
7
8

1

kích thước

Kích thước đối tượng 3D, tính bằng mét, ở định dạng

1
2
3
4
5
6
7
8

0

1

vị trí

Vị trí đối tượng 3D

1
2
3
4
5
6
7
8

0

1

xoay_y

Xoay quanh trục y trong tọa độ máy ảnh, trong

1
2
3
4
5
6
7
8

0

1

điểm

1
2
3
4
5
6
7
8

Khi đọc bộ dữ liệu thuộc loại này, tất cả các cột sau bốn cột

1
2
3
4
5
6
7
8

Hình ảnh không được gắn nhãn không có tệp tương ứng trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Các tệp

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phát hiện KITTI được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

Để xem tập dữ liệu phát hiện KITTI được lưu trữ ở định dạng trên trong Ứng dụng FiftyOne mà không tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

Bộ dữ liệu YOLOv4

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng YOLOv4

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

trong đó

1
2
3
4
5
6
7
8

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

và

1
2
3
4
5
6
7
8

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

Đường dẫn hình ảnh trong

1
2
3
4
5
6
7
8

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Các tệp TXT trong

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

trong đó

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

1
2
3
4
5
6
7
8

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Hình ảnh không được gắn nhãn không có tệp TXT tương ứng trong

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Thư mục

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu YOLOv4 được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Để xem tập dữ liệu YOLOv4 được lưu trữ ở định dạng trên trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Nếu bạn có tập dữ liệu hiện có và dự đoán mô hình tương ứng được lưu trữ ở định dạng YOLO, thì bạn có thể sử dụng để thêm nhãn vào tập dữ liệu một cách thuận tiện

Ví dụ bên dưới minh họa quá trình xuất khứ hồi rồi nhập lại cả dữ liệu hình ảnh và nhãn và chỉ nhãn ở định dạng YOLO

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Ghi chú

Xem mô tả đầy đủ về các cú pháp có sẵn để tải các dự đoán có định dạng YOLO vào tập dữ liệu hiện có

YOLOv5Bộ dữ liệu

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng liên quan của chúng được lưu ở định dạng YOLOv5

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

trong đó

1
2
3
4
5
6
7
8

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Xem trang này để biết mô tả đầy đủ về định dạng có thể có của

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

Ghi chú

Bất kỳ đường dẫn tương đối nào trong tệp

1
2
3
4
5
6
7
8

Các tệp TXT trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

# The directory containing the source images
DATA_PATH=/path/to/images

# The path to the COCO labels JSON file
LABELS_PATH=/path/to/coco-labels.json

# Import the dataset
fiftyone datasets create --name my-dataset \
    --type fiftyone.types.COCODetectionDataset \
    --kwargs \
        data_path=$DATA_PATH \
        labels_path=$LABELS_PATH

trong đó

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

1
2
3
4
5
6
7
8

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Hình ảnh không được gắn nhãn không có tệp TXT tương ứng trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

1
2
3
4
5
6
7
8

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Các thư mục hình ảnh và nhãn cho một phần tách nhất định có thể chứa các thư mục con lồng nhau của các hình ảnh và nhãn được sắp xếp song song

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu YOLOv5 được lưu trữ ở định dạng trên như sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Nếu bạn có tập dữ liệu hiện có và dự đoán mô hình tương ứng được lưu trữ ở định dạng YOLO, thì bạn có thể sử dụng để thêm nhãn vào tập dữ liệu một cách thuận tiện

Ví dụ bên dưới minh họa quá trình xuất khứ hồi rồi nhập lại cả dữ liệu hình ảnh và nhãn và chỉ nhãn ở định dạng YOLO

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Ghi chú

Xem mô tả đầy đủ về các cú pháp có sẵn để tải các dự đoán có định dạng YOLO vào tập dữ liệu hiện có

TFObjectDetectionDataset

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và phát hiện đối tượng được liên kết của chúng được lưu trữ dưới dạng TFRecords ở định dạng API phát hiện đối tượng TF

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

1
2
3
4
5
6
7
8

trong đó các tính năng của TFRecords (có thể bị phân mảnh) được lưu trữ ở định dạng sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

TFRecords cho các mẫu không được gắn nhãn không chứa các tính năng

1
2
3
4
5
6
7
8

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phát hiện đối tượng được lưu trữ dưới dạng thư mục TFRecords ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

1
2
3
4
5
6
7
8

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Khi lệnh trên được thực thi, hình ảnh trong TFRecords sẽ được ghi vào

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Khi lệnh trên được thực thi, hình ảnh trong TFRecords sẽ được ghi vào

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Để xem tập dữ liệu phát hiện đối tượng được lưu trữ dưới dạng thư mục TFRecords trong Ứng dụng FiftyOne mà không tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Ghi chú

Bạn có thể cung cấp đối số

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

ImageSegmentationDirectory

Loại đại diện cho một tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các hình ảnh và các phân đoạn ngữ nghĩa liên quan của chúng được lưu trữ dưới dạng hình ảnh trên đĩa

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

trong đó

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Hình ảnh không được gắn nhãn không có tệp tương ứng trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Các tệp

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu phân đoạn hình ảnh được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Để xem tập dữ liệu phân đoạn hình ảnh được lưu trữ ở định dạng trên trong Ứng dụng FiftyOne mà không cần tạo tập dữ liệu FiftyOne cố định, bạn có thể thực thi

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các mặt nạ và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

CVATImageBộ dữ liệu

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm hình ảnh và các thẻ được liên kết của chúng và phát hiện đối tượng được lưu trữ ở định dạng hình ảnh CVAT

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

trong đó

1
2
3
4
5
6
7
8

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Hình ảnh không được gắn nhãn không có thẻ

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

Trường

1
2
3
4
5
6
7
8

1
2
3
4
5
6
7
8

• Tên tệp của một hình ảnh trong thư mục

   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
  10
  11
  12

  93

• Đường dẫn tương đối như

  # The directory containing the source images
  data_path = "/path/to/images"
  
  # The path to the COCO labels JSON file
  labels_path = "/path/to/coco-labels.json"
  
  # Import the dataset
  dataset = fo.Dataset.from_dir(
      dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
      data_path=data_path,
      labels_path=labels_path,
  )
  

  69 chỉ định đường dẫn tương đối tới hình ảnh trong thư mục con lồng nhau của

   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
  10
  11
  12

  93

• Một đường dẫn tuyệt đối đến một hình ảnh, có thể có hoặc không có trong thư mục

   1
   2
   3
   4
   5
   6
   7
   8
   9
  10
  11
  12

  93

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu hình ảnh CVAT được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Để xem tập dữ liệu hình ảnh CVAT được lưu trữ ở định dạng trên trong Ứng dụng FiftyOne mà không tạo tập dữ liệu FiftyOne liên tục, bạn có thể thực thi

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Bạn cũng có thể chỉ định độc lập vị trí của các nhãn và thư mục gốc chứa các tệp phương tiện tương ứng bằng cách cung cấp các tham số

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

con trăn

CLI

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Ghi chú

Nếu khóa

1
2
3
4
5
6
7
8

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

CVATVideoBộ dữ liệu

Loại đại diện cho tập dữ liệu được gắn nhãn bao gồm các video và phát hiện đối tượng được liên kết của chúng được lưu trữ ở định dạng video CVAT

Các bộ dữ liệu thuộc loại này được đọc ở định dạng sau

# Import a random subset of 10 samples from the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    ...,
    max_samples=10,
    shuffle=True,
    seed=51,
)

nơi các tệp XML nhãn được lưu trữ ở định dạng sau

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

Video chưa gắn nhãn không có tệp tương ứng trong

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Các tệp

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

# The directory containing the source images
data_path = "/path/to/images"

# The path to the COCO labels JSON file
labels_path = "/path/to/coco-labels.json"

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_type=fo.types.COCODetectionDataset,
    data_path=data_path,
    labels_path=labels_path,
)

Ghi chú

Xem các tham số có thể được chuyển đến các phương thức như tùy chỉnh việc nhập bộ dữ liệu thuộc loại này

Bạn có thể tạo tập dữ liệu FiftyOne từ tập dữ liệu video CVAT được lưu trữ ở định dạng trên như sau

con trăn

CLI

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)

import fiftyone as fo

# The directory containing the dataset to import
dataset_dir = "/path/to/dataset"

# The type of the dataset being imported
dataset_type = fo.types.COCODetectionDataset  # for example

# Import the dataset
dataset = fo.Dataset.from_dir(
    dataset_dir=dataset_dir,
    dataset_type=dataset_type,
)