PrepDataset — Bild-Datasets clientseitig für KI & Computer Vision vorbereiten

Sortieren, organisieren, aufteilen und bereinigen Sie Bild-Datasets lokal in Ihrem Browser. Schnell, 100 % sicher, keine Serverlatenz und DSGVO-konform. Teilen Sie Ordner für Train/Val/Test, benennen Sie Batches um und finden Sie Duplikate, ohne Bilder auf einen Server hochzuladen.

Bildsortierung starten Bestehendes Dataset aufteilen

Leistungsstarke clientseitige Dataset-Tools

  • Bildklassifizierer & Sortierer

    Importieren Sie Ordnerhierarchien, weisen Sie Kategorien über schnelle Tastenkombinationen zu, verfolgen Sie die Klassenbalance und exportieren Sie Ordner direkt in strukturierte Datasets.

  • Stratifizierter Dataset-Splitter

    Teilen Sie Ihre Bilder in Train-, Validierungs- und Test-Teilmengen auf. Unterstützt die Stratifizierung, um ausgewogene Klassenanteile in jedem Ordner automatisch beizubehalten.

  • Bildskalierer & Padder

    Skalieren, strecken oder padden (Letterbox) Sie Bildstapel auf einheitliche quadratische Abmessungen, die für KI-Modell-Eingaben erforderlich sind.

  • pHash Duplikatsucher

    Erkennen Sie nahezu doppelte Bilder mithilfe von lokalem perceptual Hashing (pHash), um die Dataset-Qualität zu steigern und Overfitting des Modells zu vermeiden.

  • Stapel-Bild-Umbenenner

    Benennen Sie Hunderte von Bildern anhand vordefinierter Muster, Kategorien oder Indexauffüllungen mit sofortigem Ordner-Export um.

  • Filter für beschädigte Bilder

    Scannen Sie automatisch nach fehlerhaften Formaten, Null-Byte-Dateien und unlesbaren Headern, bevor Sie Stunden mit dem Training Ihrer KI-Modelle verbringen.

Warum Datasets lokal auf der Client-Seite vorbereiten?

Traditionell erforderte die Vorbereitung von Machine-Learning-Datasets das Hochladen von Gigabytes an Dateien auf Cloud-Server, was Risiken für den Diebstahl geistigen Eigentums mit sich brachte und Latenzen verursachte. PrepDataset verarbeitet Bilder direkt in Ihrem Browser-Cache mithilfe moderner HTML5 File API und Web Workers. Ihre Daten verlassen niemals Ihren lokalen Computer, was Datenschutzprotokolle erfüllt und maximale Geschwindigkeit garantiert.

So funktioniert es in 3 einfachen Schritten

  1. Tool auswählen & Ordner laden: Wählen Sie ein Tool und ziehen Sie einen lokalen Ordner hinein. Die Verarbeitung erfolgt vollständig lokal.
  2. Organisieren & Bereinigen: Klassifizieren Sie mit Tastenkombinationen, teilen Sie Datasets auf, skalieren Sie, benennen Sie um oder filtern Sie Duplikate sofort.
  3. ZIP exportieren: Laden Sie Ihre verarbeitete Struktur sofort als standardmäßigen, organisierten ZIP-Ordner herunter.

Häufig gestellte Fragen

Are my images uploaded to any server?

No. PrepDataset processes all images client-side. The files are read into local browser memory, processed, and zipped entirely on your machine. No server-side storage or uploads exist.

Was ist ein stratifizierter Dataset-Split?

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Für welche Computer-Vision-Modelle ist dies gedacht?

PrepDataset hilft bei der Vorbereitung von Datasets für jedes KI/ML-Modell, einschließlich YOLO, PyTorch, TensorFlow, Keras, Hugging Face, OpenCV, CNNs und mehr.