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YOLO-Datensatz
So annotieren Sie einen YOLO-Trainingsdatensatz mit TjMakeBot
Von der Label-Definition über Batch-Annotation bis zur Prüfung vor dem Export hilft dieser Leitfaden, die YOLO-Datensatzproduktion in einen stabilen Ablauf zu bringen.
7 Min.YOLO2D-AnnotationDatensatzexport
Definieren Sie zuerst, was das Modell erkennen soll
Ein YOLO-Datensatz scheitert am schnellsten an unscharfen Klassenabgrenzungen. Legen Sie vor dem Start fest, was markiert werden muss und was außerhalb des Umfangs bleibt.
Schreiben Sie für jedes ähnliche Klassenpaar eine Abgrenzungsregel.
Entscheiden Sie, wie verdeckte oder unscharfe Ziele behandelt werden.
Nutzen Sie den ersten Batch, um Regelprobleme früh zu erkennen.
Kalibrieren Sie die Regeln mit einem kleinen Batch
Führen Sie zuerst einen repräsentativen Stichproben-Batch aus und skalieren Sie erst, wenn die Regeln stabil wirken.
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Laden Sie einen ersten Batch mit Standardszenen und schwierigen Fällen hoch.
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Lassen Sie ein kleines Team die erste Runde annotieren und stichprobenartig prüfen.
Prüfen Sie die Verzeichnisstruktur, bevor der YOLO-Export ins Training geht
Ein erfolgreicher Export garantiert noch kein sauberes Training. Prüfen Sie zuerst Bilderordner, Label-Ordner und Klassenreihenfolge.
Öffnen Sie einige zufällige Label-Dateien.
Bestätigen Sie, dass die Klassenreihenfolge zur Trainingskonfiguration passt.
Prüfen Sie, ob Train- und Validierungs-Splits korrekt aussehen.
dataset/
images/
train/
val/
labels/
train/
val/
data.yamlFAQ
Mit wie vielen Bildern sollte ich starten? Beginnen Sie mit einem repräsentativen kleinen Batch und erhöhen Sie das Volumen erst nach validierten Regeln.
Wann sollte das Review beginnen? Starten Sie das Review mit dem ersten Batch, statt zu warten, bis alles fertig ist.
Mit diesen Guides weiterlesen
Empfohlene nächste Lernschritte
Wenn Sie neu sind, beginnen Sie mit Annotation und Export.
Wenn Sie Team-Workflows vorbereiten, lesen Sie weiter bei Zusammenarbeit und Tarifwahl.
Wenn Sie den kompletten Workflow verstehen möchten, folgen als Nächstes OpenClaw- und Trainings-Guides.
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