Annotationen exportieren

Export in der oberen Leiste lädt die annotierten Bilder herunter, in einem von drei Formaten (Format):

  • LumiScan Training project (ZIP): ein vollständiges LumiScan-Training-Projekt. In den Projektordner von LumiScan Training entpacken, dort öffnen und das Training starten.

  • COCO: images and annotations (ZIP) und COCO: annotations only (JSON): für andere Werkzeuge, siehe COCO.

Prüfer und Projekt-Admins sehen die Schaltfläche. Alle drei Formate verwenden dieselben Bilder, Klassen und dieselbe Aufteilung.

Dialog Export the annotations: Format, Projektname, Netztyp, Anteil für Validierung und Test, Ordner zusammenhalten, nur dieser Ordner, Labels ohne Ausrichtung und die Anzahlen je Menge
Ein Projekt für LumiScan Training exportieren, dann dieselben Bilder als COCO (ohne Ton)

Einstellungen

Format

LumiScan-Training-Projekt, COCO mit Bildern oder nur COCO-Annotationen (mit der Wahl: alle Bilder oder eine Menge).

Project name in LumiScan Training

Name des Projektordners und seiner Konfigurationsdatei (bei COCO: Name of the export). Standard: der Projektname.

Network type

Das Netz, das LumiScan Training trainiert, z. B. ORTMXS (orientiert, extra klein, Standard des Trainings) oder ORTMS. Lässt sich in LumiScan Training später ändern. Bei COCO ohne Bedeutung.

Validation %

Anteil der Bilder, aus denen das Training nicht lernt, an denen es aber seinen Fortschritt misst. Standard 20.

Test %

Anteil für den abschließenden Test. Standard 0: LumiScan Training testet dann mit den Validierungsbildern.

Keep each folder together

Alle Bilder eines Ordners kommen in dieselbe Menge. Sinnvoll, wenn die Bilder eines Ordners eine Serie fast derselben Szene sind: Sonst landen fast gleiche Bilder in Training und Validierung, und die Validierungswerte sehen besser aus, als das Netz ist.

Only the folder …

Nur den offenen Ordner exportieren statt aller.

Labels without orientation

Labels, deren Objekte kein Vorne und Hinten haben (z. B. runde Unterlegscheiben): nonRotables in LumiScan Training.

Unter den Einstellungen zeigt der Dialog, wie viele Bilder und Rahmen in jede Menge kommen, die Klassen und wie viele Bilder ohne Annotation wegfallen. Die Wahl von Projekt-Admins bleibt als Vorgabe für den nächsten Export beim Projekt.

Was exportiert wird

Line 5 – brackets.lumiscan-training.zip
  Line 5 – brackets/
    Line 5 – brackets.train.json        Projektkonfiguration für LumiScan Training
    training/2026-10-28/part_001.png    Bild
    training/2026-10-28/part_001.csv    seine Annotation, unverändert
    ...
    validation/2026-10-29/...
    test/...                            nur mit Testanteil
    lumiscan-annotation-export.json     wer wann exportiert hat, die Aufteilung, die Anzahlen

  • Exportiert werden nur Bilder mit Annotation. Bei mehreren Annotatoren je Bild: die Referenzannotation (übereinstimmend oder von einem Prüfer entschieden).

  • Die Annotationsdateien sind dieselben Dateien, die der Server speichert (siehe Annotationsdateien).

  • JPEG- und BMP-Bilder und die Seiten von TIFF-Dateien werden als PNG geschrieben, weil LumiScan Training <Name>.png neben jeder <Name>.csv liest (siehe Bildformate).

  • Die Klassen sind die Labels des Projekts in ihrer Reihenfolge. Rahmen mit dem Label UNKNOWN und Rahmen mit einem Label, das keine Klasse ist, werden nicht gelernt; die Info-Datei zählt sie.

  • Die Konfiguration nennt die Ordner relativ zum Projekt (training, validation, test). LumiScan Training richtet sie beim Öffnen auf den Projektordner aus.

Die Aufteilung bleibt gleich

In welche Menge ein Bild kommt, entscheiden sein Ordner und sein Dateiname, nicht der Zufall. Wird dasselbe Projekt später nach weiterer Annotation erneut exportiert, bleibt jedes Bild in seiner Menge: Ein Bild, aus dem das Netz gelernt hat, wird nie nachträglich zum Validierungsbild, die Validierungswerte bleiben ehrlich. Ein höherer Validierungsanteil verschiebt nur Bilder vom Training in die Validierung. Die Bildliste zeigt die Menge jedes Bildes unter Set.

COCO

COCO: images and annotations (ZIP) und COCO: annotations only (JSON) exportieren dieselben Bilder, Klassen und Mengen im COCO-Format für Objekterkennung (cocodataset.org), das CVAT, Label Studio, FiftyOne, Ultralytics, Detectron2 und viele andere Werkzeuge lesen.

Line 5 – brackets.coco.zip
  Line 5 – brackets/
    images/2026-10-28/part_001.png
    ...
    annotations/instances_all.json      alle Bilder
    annotations/instances_train.json    bei mehr als einer Menge: eine Datei je Menge
    annotations/instances_val.json
    annotations/instances_test.json

Der JSON-Download ist eine solche Datei, für alle Bilder oder für eine Menge (Images in the JSON file); ihre Einträge file_name benennen die Bilder wie in der ZIP-Datei.

Feld Inhalt

images[]

id, file_name (<Ordner>/<Bild>), width, height, split (train, val, test)

annotations[].bbox

Das achsenparallele Rechteck um den orientierten Rahmen [x, y, Breite, Höhe], wie COCO-Werkzeuge es erwarten

annotations[].segmentation

Die vier Ecken des orientierten Rahmens (oben links, oben rechts, unten rechts, unten links des Rahmens), damit Werkzeuge ihn gedreht zeichnen

annotations[].area

Breite × Höhe des orientierten Rahmens

annotations[].obb

Der Rahmen wie in der CSV: cx, cy, width, height, angle (Bogenmaß, im Uhrzeigersinn, 0: Oberseite des Rahmens oben)

annotations[].attributes.metadata

Die Metadaten des Rahmens, falls vorhanden

categories[]

Die Klassen in Label-Reihenfolge, rotatable: false für Labels ohne Ausrichtung

PNG- und JPEG-Dateien werden unverändert exportiert; BMP-Dateien und TIFF-Seiten werden als PNG geschrieben. Rahmen mit dem Label UNKNOWN fallen weg.