01
مجموعة بيانات YOLO
كيفية وسم مجموعة بيانات YOLO التدريبية باستخدام TjMakeBot
من تصميم الفئات إلى الوسم الدفعي والتحقق قبل التصدير، يساعدك هذا الدليل على تحويل إعداد بيانات YOLO إلى مسار عمل ثابت.
7 دقائقYOLOوسم 2Dتصدير مجموعة البيانات
ابدأ بتحديد ما الذي يجب على النموذج اكتشافه
أسهل طريقة لإفساد مجموعة بيانات YOLO هي غموض حدود الفئات. حدّد قبل بدء الوسم ما الذي يجب وسمه وما الذي يجب أن يبقى خارج النطاق.
اكتب قاعدة حدّية لكل زوج من الفئات المتشابهة.
حدّد طريقة التعامل مع الأهداف المحجوبة أو الضبابية.
استخدم الدفعة الأولى لكشف مشكلات القواعد مبكرًا.
عاير قواعد الوسم باستخدام دفعة صغيرة
شغّل أولاً دفعة عينات تمثيلية، ثم وسّع الحجم فقط بعد أن تستقر القواعد.
02
ارفع الدفعة الأولى التي تغطي المشاهد الشائعة والحالات الصعبة.
03
دع عددًا قليلاً من الأعضاء ينجزون الجولة الأولى من الوسم والمراجعة بالعينة.
افحص بنية المجلدات قبل إرسال تصدير YOLO إلى التدريب
نجاح التصدير لا يضمن نجاح التدريب. تحقق أولاً من مجلد images ومجلد labels وترتيب الفئات.
افتح بعض ملفات labels عشوائيًا.
تأكد من أن ترتيب الفئات يطابق إعدادات التدريب.
تحقق من أن قسمي train وval يبدوان صحيحين.
dataset/
images/
train/
val/
labels/
train/
val/
data.yamlFAQ
بكم صورة يجب أن أبدأ؟ ابدأ بدفعة صغيرة تمثيلية، ثم زد الحجم بعد التحقق من القواعد.
متى ينبغي أن تبدأ المراجعة؟ ابدأ المراجعة مع الدفعة الأولى بدل الانتظار حتى انتهاء كل شيء.
خطوات التعلم التالية المقترحة
إذا كنت جديدًا، فابدأ بأدلة الوسم والتصدير.
إذا كنت تُعد workflows للفريق، فانتقل بعد ذلك إلى أدلة التعاون واختيار الخطة.
إذا كنت تريد workflow الكامل، فانتقل بعد ذلك إلى أدلة OpenClaw والتدريب.
الخطوة التالية
الانتقال من المحتوى إلى تنفيذ فعلي داخل المنتج
إذا كان هذا الدليل قد حل سؤالك الحالي بالفعل، فاستخدم المداخل أدناه للمتابعة في المهمة الفعلية.