fiftyone-dataset-inference
إنشاء مجموعات بيانات FiftyOne مع الاستدلال
يتطلب تحميل ملفات الوسائط المحلية في FiftyOne وتشغيل استدلال نموذج ML فهم إنشاء مجموعات البيانات واستيراد التسميات وتطبيق النماذج. توفر هذه المهلة إرشادات خطوة بخطوة لإنشاء مجموعات البيانات واستيراد التسميات بالصيغ القياسية وتطبيق نماذج zoo لمهام الكشف والتصنيف والتجزئة.
스킬 ZIP 다운로드
Claude에서 업로드
설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동
토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"fiftyone-dataset-inference" 사용 중입니다. إنشاء مجموعة بيانات من مجلد my_images وتشغيل كشف YOLOv8
예상 결과:
- Dataset 'my_images' created with 150 samples
- Media imported successfully from /path/to/my_images
- Model 'yolov8n-coco-torch' applied with label field 'predictions'
- Results: 1,247 detections across 150 images
- Average confidence: 0.73
- Run set_view(exists=['predictions']) to filter samples with detections
"fiftyone-dataset-inference" 사용 중입니다. استيراد مجموعة بيانات COCO الخاصة بي ومقارنة الحقيقة الأساسية مع التنبؤات
예상 결과:
- COCO dataset 'coco-data' imported with 500 samples
- Ground truth field 'ground_truth' contains 2,340 annotations
- Model 'faster-rcnn-resnet50-fpn-coco-torch' applied
- Predictions field 'predictions' contains 3,120 detections
- Use FiftyOne App to compare ground truth vs predictions
보안 감사
안전Pure documentation skill containing only markdown workflow instructions. No executable code, no file access operations, no network operations. All functionality is delegated to legitimate MCP tools (@voxel51/io, @voxel51/zoo, @voxel51/utils) with transparent parameter passing. Static findings are pattern matching false positives on documentation text.
위험 요인
🌐 네트워크 접근 (5)
⚙️ 외부 명령어 (97)
품질 점수
만들 수 있는 것
تحميل الصور وكشف Objects
إنشاء مجموعة بيانات من مجلد الصور وتطبيق YOLOv8 أو Faster R-CNN لكشف Objects
استيراد مجموعة بيانات COCO
استيراد مجموعة بيانات موجودة بصيغة COCO وإضافة تنبؤات النموذج للمقارنة مع الحقيقة الأساسية
تقييم مجموعة بيانات YOLO
استيراد صيغة مجموعة بيانات YOLOv5 وتقييم أداء النموذج مع تصور FiftyOne
이 프롬프트를 사용해 보세요
Use the fiftyone-dataset-inference skill to create a dataset from /path/to/images. Load only media files, no labels. Name the dataset my-images. Then apply faster-rcnn-resnet50-fpn-coco-torch model for object detection.
Use the fiftyone-dataset-inference skill to import a COCO dataset from /path/to/images and /path/to/annotations.json. Create dataset called coco-dataset with ground_truth field. Then apply yolov8n-coco-torch for predictions.
Use the fiftyone-dataset-inference skill to create an image classification dataset from /path/to/dataset. The structure is folder-per-class (cats/, dogs/). Name the dataset classification-dataset with ground_truth field.
Use the fiftyone-dataset-inference skill to create a dataset called test-set from /path/to/images. Apply clip-vit-base32-torch model for embeddings. Launch the app to visualize results.
모범 사례
- استكشف المجلد دائمًا أولاً للكشف عن أنواع الوسائط وصيغ التسميات قبل الاستيراد
- تأكد من اسم مجموعة البيانات وإعدادات حقل التسمية مع المستخدم قبل إنشاء مجموعات البيانات
- تحقق من التبعيات المفقودة عند فشل النماذج واقترح تثبيت الحزم المطلوبة
피하기
- تجاهل استكشاف المجلد ومحاولة الاستيراد دون معرفة الصيغة
- إنشاء مجموعات البيانات دون تأكيد الإعدادات مع المستخدم
- تجاهل أخطاء التبعيات عند فشل تطبيق النموذج