Экспортирует наборы данных FiftyOne в стандартные форматы (COCO, YOLO, VOC, CVAT, CSV и т. д.) и Hugging Face Hub. Используйте при преобразовании наборов данных, экспорте для обучения, создании архивов, совместном использовании данных в определенных форматах или публикации наборов данных в Hugging Face.
Быстро установите AI-навык fiftyone-dataset-export в вашу среду разработки через командную строку
Источник: voxel51/fiftyone-skills.
Match format to label types Different formats support different label types:
| COCO | detections, segmentations, keypoints | | YOLO (v4, v5) | detections | | VOC | detections | | CVAT | classifications, detections, polylines, keypoints | | CSV | all (custom fields) | | Image Classification Directory Tree | classification |
Use absolute paths Always use absolute paths for export directories:
Экспортирует наборы данных FiftyOne в стандартные форматы (COCO, YOLO, VOC, CVAT, CSV и т. д.) и Hugging Face Hub. Используйте при преобразовании наборов данных, экспорте для обучения, создании архивов, совместном использовании данных в определенных форматах или публикации наборов данных в Hugging Face. Источник: voxel51/fiftyone-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/voxel51/fiftyone-skills --skill fiftyone-dataset-exportЭкспортирует наборы данных FiftyOne в стандартные форматы (COCO, YOLO, VOC, CVAT, CSV и т. д.) и Hugging Face Hub. Используйте при преобразовании наборов данных, экспорте для обучения, создании архивов, совместном использовании данных в определенных форматах или публикации наборов данных в Hugging Face. Источник: voxel51/fiftyone-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/voxel51/fiftyone-skills --skill fiftyone-dataset-export После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/voxel51/fiftyone-skills