AI Cube如何导入数据集？

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要成功将数据集导入AI Cube，请按照以下步骤检查和修正问题。根据您的描述，您已按要求调整了文件夹结构，但导入失败，以下是常见原因和解决方案：

1. 检查文件夹结构是否正确

AI Cube通常要求数据集按特定层级组织。以下是常见格式：

• 图像分类任务：
  

  dataset/          # 根目录
  
    train/        # 训练集
  
        class1/   # 类别1文件夹
  
           img1.jpg
  
           img2.jpg
  
        class2/
  
           ...
  
    val/          # 验证集（可选，同train结构）



• 目标检测/分割任务（COCO格式）：
  

  dataset/
  
    images/       # 所有图片
  
        img1.jpg
  
        img2.jpg
  
    annotations/  # 标注文件
  
        instances.json  # COCO格式的JSON文件

请确认您的目录是否严格匹配以上结构。若目录名称错误（如image代替images）、层级错误（如多了一层父文件夹），会导致导入失败。

2. 验证标注文件格式

如果您导出的是COCO格式（最常见）：

• 文件名一致性：JSON中images[*].file_name必须与images/文件夹内的文件名完全匹配（包括大小写和扩展名）。


• JSON有效性：用在线工具（如JSONLint）检查JSON文件是否合法。


• 标注完整性：JSON中需包含images、annotations、categories三个关键字段。

3. 检查文件命名规则

• 避免非法字符：文件名中不能包含空格、中文、特殊符号（!@#$%^&*）。建议只用英文、数字和下划线。


• 统一扩展名：确保所有图片扩展名一致（如全为.jpg或.png），且标注文件引用时匹配。

4. 确认压缩包格式（如需上传ZIP）

若需上传ZIP文件：

• 直接压缩文件夹内容：右键选中dataset内的所有文件和子文件夹 → 压缩为ZIP。


• 
  

  避免嵌套目录：解压后应为：

  
  

  # 正确结构（压缩包内直接是annotations/和images/）
  
  dataset.zip
  
    ├── images/
  
    └── annotations/
  
  
  
  # 错误结构（多了一层父文件夹）
  
  dataset.zip
  
    └── my_project/  # 多余层级
  
        ├── images/
  
         └── annotations/

  
  

5. 排查其他常见问题

• 图片损坏：用代码批量检查图片是否可打开：
  

  from PIL import Image
  
  import os
  
  for img_path in os.listdir("images/"):
  
    try:
  
        Image.open(f"images/{img_path}").verify()
  
    except Exception as e:
  
        print(f"损坏文件: {img_path}, 错误: {str(e)}")



• 平台兼容性：确保数据集格式与AI Cube支持的格式一致（如仅支持COCO/YOLO，不支持自定义格式）。


• 错误提示分析：记录导入时的具体报错（如“无法解析标注”、“图片未找到”），针对性解决。

6. 重新导入步骤

1. 修复以上问题后，重新打包为ZIP。


2. 在AI Cube上传时：
   
   
   
   • 选择正确的数据集类型（分类/检测/分割）。
   
   
   • 指定标注格式（如COCO）。
   
   


3. 等待解析完成，查看日志确认是否成功。

若仍未解决

• 提供更多信息：请分享：
  
  
  
  • 您的实际目录结构（文本形式）。
  
  
  • 标注文件片段（JSON前几行）。
  
  
  • AI Cube导入时的完整错误截图。
  
  


• 联系支持：截图错误信息并提交给AI Cube官方技术支持。

通过逐步排查，大部分问题可定位到文件夹结构、标注文件或图片本身。请优先检查JSON标注与图片名称的匹配性！