数据集版本
使用数据集版本控制WebApp(UI)功能来查看、创建、修改和删除数据集版本。
数据集版本历史
WebApp(用户界面)以列表视图或树状视图展示您的数据集版本结构。
列表视图按最后更新时间顺序列出数据集的版本。
树状视图显示了数据集版本的谱系。
使用搜索栏查找特定版本。您可以通过版本名称、版本描述或版本ID进行查询。搜索将返回所有与查询匹配的版本。
在树形视图中,不匹配查询的父版本会以淡色显示,而子版本会以正常颜色显示。
版本操作
通过右键点击版本或通过菜单按钮(悬停时可用)访问数据集版本操作。
- 重命名 - 更改版本的名称
- 创建新版本 - 创建一个已发布数据集版本的子版本。新版本以草稿状态创建,并继承所有父版本的帧
- 删除 - 删除版本。只有草稿版本可以被删除。
- 发布 - 将草稿版本设为只读以保留其内容。
发布版本时,您可以创建一个额外的工作副本。新版本将以草稿状态创建,并继承所有已发布版本的框架。
版本数据
所选数据集版本的信息和内容显示在页面的主要部分,位于数据集版本列表的右侧。
版本信息显示在以下标签中:
框架
Frames 标签显示所选数据集版本的内容。
查看版本的帧作为缩略图预览或在表格中。使用视图切换按钮在缩略图视图 和表格视图 之间切换。
使用缩略图视图以视觉预览版本的帧。您可以增加 和减少 预览的大小。
使用表格视图以可定制的表格列出版本的帧。点击进行列定制选项。
数据集版本的帧可以通过多个标准进行过滤。结果帧可以导出为JSON文件。
要查看特定帧的详细信息,请点击其预览,这将打开帧查看器。
简单的帧过滤
简单的帧过滤返回包含至少一个带有指定标签的注释的帧。
要应用简单的帧过滤器,请从标签过滤器列表中选择一个标签。
- 下图中的FRAMES标签包含101帧。
- 一个简单的标签过滤器用于
teddy bear
显示三个帧,每个帧至少包含一个标记为teddy bear
的ROI。
高级帧过滤
或者,可以指定ROI、帧和源规则的组合,以应用更复杂和特定的过滤器。
应用高级过滤器:
- 在FRAMES标签中,点击(高级过滤器)。
- 在帧过滤器中,创建以下规则之一:
- ROI规则 - 使用“包含”和“排除”条件根据ROI标签匹配帧。如果使用“包含”条件,帧匹配规则的条件是它们包含至少一个带有规则中所有标签的注释对象(ROI)。如果使用“排除”条件,帧匹配规则的条件是它们的ROI中没有任何一个包含该标签。同一过滤器中的多个ROI规则会独立评估所有帧的ROI。这意味着,如果帧包含至少一个匹配每个规则的注释,即使这些注释在不同的ROI中,帧也会匹配过滤器。点击以使用Lucene明确指定您的规则
- 帧规则 - 查询帧元数据。以
meta.
格式输入帧元数据字段的Lucene查询(可以使用AND、OR和NOT运算符)。: - 源规则 - 查询帧源信息。以
sources.
格式输入帧元数据字段的Lucene查询(可以使用AND、OR和NOT运算符)。:
一个帧过滤器可以包含多个规则。对于每个帧过滤器,规则是通过逻辑AND运算符应用的。例如,下图中的数据集版本有一个过滤器。“帧过滤器1”有两个规则:
- ROI规则 - 框架必须包含一个带有
cat
标签的ROI - 源规则 - 帧的宽度必须为640像素。
返回的帧是那些在帧过滤器中匹配第一条规则和第二条规则的帧。
通过点击创建额外的帧过滤器。 多个帧过滤器使用逻辑OR运算符进行应用。
例如,下图中的数据集版本有两个帧过滤器。"Frame Filter 1" 具有与上述示例中描述的两条相同的规则。"Frame Filter 2" 指定了一个ROI规则,要求帧包含一个标签为 dog
的ROI。因此,返回的帧是那些匹配Frame Filter 1的所有规则或Frame Filter 2的所有规则的帧。
要清除所有过滤器,请点击 。
过滤示例
- 为
teddy bear
标签创建一个ROI规则,该规则显示与简单帧过滤器(如上)相同的三个帧。
- 在ROI规则中,添加第二个标签。添加
partially_occluded
。只有包含至少一个同时标记为teddy bear
和partially_occluded
的ROI的帧才符合过滤器。
- 通过在帧查看器中打开一个帧,您可以看到一个标有ROI的区域。
- 要查找包含多个ROI(每个ROI具有不同标签)的帧,请使用单独的ROI规则。为
teddy bear
标签创建一个ROI规则,并在同一过滤器中为person
标签添加另一个ROI规则。这将返回所有包含至少一个带有person
标签的ROI和至少一个(其他)带有teddy bear
标签的ROI的帧。
- 您还可以排除某些ROI标签。创建一个ROI规则以包含
teddy bear
,并在同一过滤器中创建一个ROI规则以排除person
。这将返回所有包含至少一个标签为teddy bear
的ROI且没有任何标签为person
的ROI的帧。
使用Lucene查询按元数据进行过滤。
- 添加一个框架规则,通过元数据键
dangerous
来过滤值为yes
的内容。
- 在框架查看器中打开一个框架以查看其元数据。
使用Lucene查询按来源过滤。
- 添加一个源规则以使用通配符过滤源URI。
Lucene查询也可以用于ROI标签过滤器和帧规则。
排序框架
按以下任一属性对数据集版本的帧进行排序:
- ID
- 最后更新时间
- Size (Height)
- Timestamp
- Context ID
- 元数据键 - 点击
+ Metadata Key
并选择所需的键进行排序
点击 在升序和降序排序顺序之间切换。
导出框架
要将筛选后的帧导出(下载)为JSON文件,请点击 > EXPORT FRAMES。
框架浏览器配置
点击 打开框架浏览器配置设置。
分组预览
使用分组菜单来设置如何显示具有共同属性的帧:
- 分割预览 - 为每个单独的FrameGroup显示一个单独的预览
- 按URL分组 - 显示所有具有相同上下文ID的FrameGroups的单一预览。例如,用户可以设置相同的
context_id
到多个FrameGroups,这些FrameGroups代表单个视频中的帧。 - 按属性采样 - 指定一个帧或ROI属性,其值用于分组帧,并设置每组要预览的帧数。例如,在下图中,帧按ROI标签分组。每组显示包含具有相同标签的ROI的帧的六个样本。
按属性采样:
-
在分组菜单中,点击按属性采样
-
在按属性采样模态中,输入以下内容:
- 选择属性类型:
- ROI - 与帧ROI相关的属性(例如,ROI标签名称、ID、置信度等)
- Frame - 与帧相关的属性(例如,更新时间、元数据、时间戳等)
- 属性名称 - 用于按值对帧进行分组的属性
- 样本大小 - 每组预览的帧数
- ROI匹配查询(仅用于按ROI属性分组)- 一个Lucene查询,用于过滤帧的ROI,以便根据它们的属性进行分组。例如,在一个ROI具有对象标签和类型标签的超数据集中,通过根据
label.keyword
对帧进行分组,并针对感兴趣的对象进行匹配查询,可以查看具有相同对象不同类型帧的样本。
下图显示了3帧的样本,每帧都有每种类型(
pedestrian
、rider
、sitting
)的person
的ROI。Property N/A group如果存在没有分组属性值的帧,将提供一个样本作为最终组。如果您根据ROI属性进行采样,此组将不包括完全没有ROIS的帧。
- 选择属性类型:
-
点击保存
一旦保存,每当你在分组菜单中选择按属性采样选项时,框架将根据之前配置的设置进行分组。
要修改分组属性:
- 悬停在按属性采样上
- 点击
- 修改按属性采样配置
- 点击保存
预览源代码
当使用多源FrameGroups时,用户可以选择将FrameGroups的哪个源显示为预览。
从当前源菜单中选择一个源。
选择Default preview source
选项以呈现每个帧的第一个可用源(源按ASCII顺序检索)。
选择All sources
选项以在网格中显示FrameGroup的所有来源。在此视图中,注释面板显示按各自来源分组的注释。此外,注释工具(例如创建/删除/修改注释)在此视图中不可用。
如果FrameGroup没有选中的预览源,预览将显示“源不可用”消息。
统计
统计选项卡允许探索超数据集版本中的帧和ROI属性分布:
- 在按标签过滤下查询要包含在统计计算中的帧。使用简单或高级帧过滤器。如果未应用过滤器,数据集版本中的所有帧将包含在计算中。
- 选择应计算其分布的属性
- 选择属性类型:
- ROI - 帧 ROI 属性(例如 ROI 标签、ID、置信度等)。这将计算版本帧中所有 ROI 的指定属性的分布。
- Frame - 帧属性(例如更新时间、元数据键、时间戳等)
- 输入属性键(例如
meta.location
) - 如果选择了ROI属性,您还可以使用计数匹配的 ROI过滤器限制计算中包含的 ROI 范围:输入 Lucene 查询以指定要计数的 ROI
- 选择属性类型:
- 点击应用以计算统计信息
例如,计算label
ROI属性的分布,指定rois.confidence: 1
用于ROI匹配
将仅显示置信度为1的ROI的标签分布。
<img alt="按ROI属性分布" class="img_ev3q" decoding="async" height="95" loading="lazy" src="data:image/png;base64,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默认情况下,显示整个超数据集版本中的ROI标签分布。 该标签页显示以下信息
- 对象计数:
- 符合规范的注释数量
- 当前帧过滤器选择中的注释帧数
- 当前帧过滤器选择中的总帧数
- 每个属性都列出了其在当前帧过滤器选择中的出现次数
- 饼图展示了这种分布。将鼠标悬停在图表的某个部分上,其相关的属性和计数将出现在工具提示中,其使用百分比将出现在图表的中心。
元数据
元数据选项卡显示附加到数据集版本的任何额外元数据。
要编辑版本的元数据,
- 将鼠标悬停在元数据框上,然后点击EDIT按钮
- 编辑部分内容(JSON格式)
- 点击 确定
信息
信息 标签展示了一个版本的一般信息:
- Version ID
- Version Name
- Dataset ID
- Dataset Name
- Dataset Description
- Dataset Label
- 状态(草稿 或 已发布)
- 创建用户
- Version Update Time
- 帧数
- Percentage of labeled frames
- 版本描述(可编辑,将鼠标悬停在元素上并点击 )