@article{moore2020fiftyone,
  title={FiftyOne},
  author={Moore, B. E. and Corso, J. J.},
  journal={GitHub. Note: https://github.com/voxel51/fiftyone},
  year={2020}
}

FiftyOne 快速上手指南

FiftyOne 是一款开源工具，旨在帮助开发者高效构建高质量的计算机视觉数据集和模型。它提供了强大的数据可视化、标注、模型评估和数据集管理功能。

环境准备

系统要求

• Python 版本：3.9 - 3.12
• 操作系统：Linux (Ubuntu/Debian/Fedora), macOS, Windows
• 推荐环境：建议使用虚拟环境（virtualenv）以保持工作区整洁。

前置依赖安装

根据不同操作系统，请先完成以下基础配置：

Linux (以 Ubuntu 为例)

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-venv python3-dev build-essential git-all libgl1-mesa-dev libcurl4 openssl

# 可选：如果需要处理视频数据，请安装 FFmpeg
sudo apt-get install ffmpeg

# 创建并激活虚拟环境
python3 -m venv fiftyone_env
source fiftyone_env/bin/activate

macOS

# 安装 Xcode 命令行工具
xcode-select --install

# 安装 Homebrew (如果未安装)
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装 Python 和其他依赖
brew install python@3.9 protobuf

# 可选：如果需要处理视频数据
brew install ffmpeg

# 创建并激活虚拟环境
python3 -m venv fiftyone_env
source fiftyone_env/bin/activate

Windows

1. 安装 Python：从 python.org 下载 64 位 Python 3.9-3.12 安装包。注意：安装时务必勾选 "Add Python to PATH"。
2. 安装 C++ 运行库：下载并安装 Microsoft Visual C++ Redistributable。
3. 安装 Git：从 git-scm.com 下载并安装。
4. 创建虚拟环境：

   python -m venv fiftyone_env
   fiftyone_env\Scripts\activate
   

5. 可选：如需处理视频，请下载 FFmpeg 并将其 bin 目录添加到系统环境变量 PATH 中。

国内加速提示：在安装 Python 依赖时，推荐使用清华或阿里镜像源以提升下载速度： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple fiftyone

安装步骤

对于大多数用户，推荐使用 pip 进行安装：

pip install fiftyone

如果你需要贡献代码或安装最新开发版，可以选择从源码安装（需预先安装 Node.js 和 Yarn）：

git clone https://github.com/voxel51/fiftyone
cd fiftyone

# Linux/macOS
bash install.sh

# Windows
.\install.bat

基本使用

安装完成后，只需几行代码即可启动 FiftyOne 应用并加载示例数据集：

1. 打开 Python 终端或创建一个 .py 文件。
2. 运行以下代码：

import fiftyone as fo
import fiftyone.zoo as foz

# 加载内置的快速入门数据集
dataset = foz.load_zoo_dataset("quickstart")

# 启动 FiftyOne App 并在浏览器中打开
session = fo.launch_app(dataset)

运行后，FiftyOne 会自动在默认浏览器中打开界面。你可以在界面中：

• 浏览图像和视频数据
• 查看模型预测结果
• 过滤和搜索特定样本
• 进行数据标注和质量分析

关闭应用时，可在 Python 中调用 session.close() 或直接关闭浏览器标签页。

更多高级用法和教程，请访问 官方文档 或尝试 Google Colab 示例。