上传数据集
这个功能解决什么问题
有了项目之后,下一步就是把准备好的训练数据导入平台。数据集是项目里存放图片和标注的容器,后续的标注、版本发布、模型训练都依赖它。
本页介绍如何在一个项目里上传第一个 ZIP 数据包,让平台自动识别格式并创建数据集。
前置条件
- 已经创建了一个项目(参考「快速入门」中的项目创建)。
- 已经进入该项目的工作区。
- 手头有一个按支持格式整理好的
.zip数据包,单个文件不超过 5GB。
操作步骤
进入数据集菜单
在项目工作区左侧导航点击「数据集」。
打开创建页面
如果项目还没有数据集,会自动进入「创建数据集」页面;如果已经有数据集,则会进入数据集详情。
填写基本信息
在页面顶部的表单里填写数据集名称(必填)和描述(可选)。名称会作为数据集在列表中的展示名。
上传 ZIP 数据包
把准备好的
.zip文件拖进上传区,或者点击上传区选择文件。上传后系统会立即校验压缩包内的目录结构。确认格式识别结果
校验通过后,上传区下方会显示识别到的格式、图片数量、标注数量和类别名。请核对一下,确认与你的预期一致。
(可选)设置数据集分割
如果想让平台自动划分训练集、验证集、测试集,在右侧「数据集分割」卡片勾选「启用自动分割」,然后拖动三个滑块调整比例。默认比例是 70 / 15 / 15,三者之和需要等于 100%。
提交创建
点击页面底部的「创建数据集」按钮,开始上传和处理。
等待处理完成
小文件会直接上传并显示进度。超过 100MB 的文件会自动切换到分片上传,界面会显示进度、速度和剩余时间。上传完成后,平台在后台解压、识别格式、验证结构,处理过程会有阶段性提示。
进入数据集详情
创建成功后会自动跳转到数据集详情页,可以在这里查看图片、管理类别或继续后续操作。



字段说明
| 字段 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
datasetName | 文本 | 必填 | — | 数据集名称,会作为列表中的展示名。 |
description | 多行文本 | 可选 | — | 数据集的简要说明,便于团队协作时了解内容。 |
file | 文件(ZIP) | 必填 | — | 仅支持 .zip 格式,单个文件最大 5GB。 |
splitEnabled | 开关 | 可选 | 关闭 | 勾选后可以设置训练集、验证集、测试集的比例。 |
trainRatio | 滑块 | 可选 | 70 | 训练集占比(%),仅在启用分割后生效。 |
valRatio | 滑块 | 可选 | 15 | 验证集占比(%),仅在启用分割后生效。 |
testRatio | 滑块 | 可选 | 15 | 测试集占比(%),仅在启用分割后生效。 |
- 文件小于 100MB:直接上传,显示进度条。
- 文件大于等于 100MB:自动启用分片上传,并发上传多个分片,界面会显示速度和剩余时间。
- 这里的 100MB 阈值是默认值,平台管理员可以调整。
- 上传完成后,系统会在后台依次执行解压、格式识别和结构校验,处理过程会显示阶段性进度文案。
- YOLO 格式(推荐):包含
train/images、train/labels,以及根目录的classes.txt。 - COCO 格式:包含
images目录和标注 JSON 文件。 - VOC 格式:包含
JPEGImages和Annotations/*.xml。 - 纯图片:仅包含图片文件,没有标注。这类数据会作为无标签图片导入,后续可以用标注工作台补充标注。
每个项目有且仅有一个数据集。数据集就是通过本页面上传 ZIP 创建的,不会随项目自动生成。一个项目里如果已经有数据集,就不会再出现创建入口。
YOLO 是平台原生支持的最佳格式,识别最准确。classes.txt 每行写一个类别名,行号就是类别 ID,从 0 开始。如果压缩包里没有 classes.txt,系统不会报错,会自动生成默认类别名,但建议还是自己提供,避免类别顺序错乱。
结果
创建成功后,你会进入数据集详情页。此时数据集里已经有了第一批图片和标注,接下来可以:
- 在「图片」标签页浏览和抽检样本;
- 在「类别」标签页管理类别名和颜色;
- 继续上传更多数据,或者发布一个数据集版本为训练做准备。
常见问题
如果 ZIP 内的目录结构不符合任何一种支持格式,上传区会显示具体错误。请按提示调整压缩包内的目录结构后重新上传。常见的错误有:图片和标签没放在对应目录、classes.txt 的类别顺序与标签里的类别 ID 对不上等。
分片上传过程中如果网络中断,需要重新选择文件再上传。当前版本不支持断点续传,但分片上传本身会把大文件拆成小块并发上传,整体速度比一次性上传更稳。
可以。不勾选「启用自动分割」时,所有图片会作为一个整体导入,后续你可以手动整理训练集和验证集,或者直接在发布版本时再处理。