Об этом проекте

LightlyStudio — это унифицированная платформа данных для мультимодального машинного обучения, рассчитанная на локальный запуск на компьютере и открытие в браузере. Она позволяет эффективно курировать, аннотировать и управлять датасетами, поддерживая изображения, видео, эмбеддинги, аннотации и оценку моделей. Платформа создана для плавной работы с большими датасетами и, по заявлению разработчиков, справляется с более чем 2 млн изображений на одном MacBook (M1, 16 ГБ ОЗУ). Ключевые возможности: - **Local-first**: ваши изображения и датасеты никогда не покидают вашу машину. - **Быстрый старт**: установите через `pip install lightly-studio` и запустите `lightly-studio quickstart`, чтобы скачать пример датасета с изображениями, аннотациями и результатами оценки. - **Датасеты изображений и видео**: индексируйте папки, данные COCO, YOLO и видео; работайте с кадрами. - **Аннотация**: поддержка обнаружения объектов и масок сегментации, с плагинами для авторазметки (например, SAM). - **Курирование**: используйте эмбеддинги и сэмплирование для выбора типичных и разнообразных примеров, снижая затраты на разметку. - **Оценка моделей**: сравнивайте предсказания с эталонной разметкой, используйте матрицы ошибок и эмбеддинги для поиска закономерностей отказов. - **Запросы и фильтрация**: создавайте переиспользуемые подмножества с помощью Python или Lightly Query Language в графическом интерфейсе. - **Облачное хранилище**: чтение из S3, GCS или Azure. - **Экспорт**: выгружайте результаты запросов в форматах COCO или YOLO. - **Python-интерфейс**: всё скриптуется — от индексации до запросов и экспорта. - **Плагины**: расширяйте функциональность авторазметкой и другими моделями. - **Ноутбуки**: запускайте графический интерфейс внутри Jupyter или Colab. Поддерживается Python 3.9–3.14 на Windows, Linux и macOS. Проект имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0 и приветствует вклад сообщества.