fiftyone
v1.1.0
고품질 데이터 세트 및 컴퓨터 비전 모델을 구축하기 위한 오픈 소스 도구
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품질이 낮은 데이터보다 머신러닝 시스템의 성공을 방해하는 것은 없습니다. 그리고 적절한 도구가 없으면 모델을 개선하는 데 시간이 많이 걸리고 비효율적일 수 있습니다.
FiftyOne은 데이터 세트를 시각화하고 모델을 더 빠르고 효과적으로 해석할 수 있도록 하여 기계 학습 워크플로를 강화합니다.
FiftyOne을 사용하여 복잡한 라벨 시각화, 모델 평가, 관심 시나리오 탐색, 실패 모드 식별, 주석 실수 찾기 등을 포함하여 데이터를 직접 사용해 보세요!
Slack 커뮤니티에 가입하고, Medium에서 블로그를 읽고, 소셜 미디어에서 팔로우하여 참여할 수 있습니다.
pip 를 통해 FiftyOne의 최신 안정 버전을 설치할 수 있습니다.
pip install fiftyoneFiftyOne 시작 및 실행에 대한 문제 해결 및 기타 정보는 설치 가이드를 참조하세요.
Python 셸을 열고 아래 코드 조각을 실행하여 FiftyOne을 바로 시작해 보세요. 그러면 작은 데이터 세트가 다운로드되고 FiftyOne 앱이 실행되어 탐색할 수 있습니다.
import fiftyone as fo
import fiftyone . zoo as foz
dataset = foz . load_zoo_dataset ( "quickstart" )
session = fo . launch_app ( dataset )그런 다음 이 Colab 노트북을 확인하여 빠른 시작 데이터 세트에 대한 몇 가지 일반적인 워크플로를 확인하세요.
위 코드를 스크립트에서 실행하는 경우 앱을 닫을 때까지 실행을 차단하려면 session.wait() 포함해야 합니다. 자세한 내용은 이 페이지를 참조하세요.
FiftyOne에 대한 전체 문서는 fiveone.ai에서 확인할 수 있습니다. 특히 다음 리소스를 참조하세요.
FiftyOne 사용에 대한 오픈 소스 및 커뮤니티 기여 사례는 501-예제 저장소를 확인하세요.
FiftyOne 및 FiftyOne Brain은 오픈 소스이며 커뮤니티 기여를 환영합니다!
참여 방법을 알아보려면 기여 가이드를 확인하세요.
아래 지침은 macOS 및 Linux 시스템에 적용됩니다. Windows 사용자는 조정이 필요할 수 있습니다. Google Colab에서 작업하는 경우 여기로 건너뛰세요.
다음이 필요합니다.
corepack enable 통해 Yarn을 활성화할 수 있습니다.openssl 및 libcurl 패키지가 필요합니다. Debian 기반 배포판에서는 배포 기간에 따라 libcurl 대신 libcurl4 또는 libcurl3 설치해야 합니다. 예를 들어: # Ubuntu
sudo apt install libcurl4 openssl
# Fedora
sudo dnf install libcurl openssl깨끗한 작업 공간을 유지하려면 가상 환경에 FiftyOne을 설치하는 것이 좋습니다.
먼저 저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/voxel51/fiftyone
cd fiftyone그런 다음 설치 스크립트를 실행합니다.
# Mac or Linux
bash install.bash
# Windows
. i nstall.bat 참고: FiftyOne을 가져오는 데 문제가 발생하면 복제된 저장소의 경로를 PYTHONPATH 에 추가해야 할 수도 있습니다.
export PYTHONPATH= $PYTHONPATH :/path/to/fiftyone 참고: 설치 스크립트는 ~/.bashrc 또는 ~/.bash_profile 의 nvm 설정에 추가됩니다. 이는 앱 설치 및 빌드에 필요합니다.
참고: 앱에 새로운 변경 사항을 가져오는 경우 앱을 다시 빌드해야 하며, 설치 스크립트를 다시 실행하거나 ./app 디렉터리에서 yarn build 실행하면 됩니다.
기존 소스 설치를 최신 버전으로 업그레이드하려면 최신 develop 브랜치를 가져와서 설치 스크립트를 다시 실행하세요.
git checkout develop
git pull
bash install.bash FiftyOne에 기여하려면 설치 스크립트의 -d 플래그를 사용하여 개발자 설치를 수행해야 합니다.
# Mac or Linux
bash install.bash -d
# Windows
. i nstall.bat -d필수는 아니지만 개발자는 일반적으로 자체 설치 및 관리되는 MongoDB 인스턴스에 연결하도록 FiftyOne 설치를 구성하는 것을 선호합니다. 이 작업은 다음과 같은 간단한 단계를 통해 수행할 수 있습니다.
셀에서 다음을 실행한 후 런타임을 다시 시작하면 Google Colab의 소스에서 설치할 수 있습니다.
%%shell
git clone --depth 1 https://github.com/voxel51/fiftyone.git
cd fiftyone
# Mac or Linux
bash install.bash
# Windows
. i nstall.batFiftyOne의 소스 또는 릴리스 빌드가 포함된 Docker 이미지를 빌드하고 실행하는 방법을 보려면 다음 지침을 참조하세요.
문서 작성 및 기여에 대한 정보는 문서 가이드를 참조하세요.
다음과 같이 FiftyOne을 제거할 수 있습니다.
pip uninstall fiftyone fiftyone-brain fiftyone-dbFiftyOne에 기여해 주신 놀라운 분들께 특별히 감사드립니다! ?
연구에 FiftyOne을 사용하는 경우 프로젝트를 자유롭게 인용해 주세요(단, 마음에 드는 경우에만?).
@article { moore2020fiftyone ,
title = { FiftyOne } ,
author = { Moore, B. E. and Corso, J. J. } ,
journal = { GitHub. Note: https://github.com/voxel51/fiftyone } ,
year = { 2020 }
}
