تكامل CVAT#
ستتوفر عمليات الاستيراد المباشرة لـ CVAT قريبًا في Ultralytics Platform، بحيث يتم تحميل تصدير كشف الصور أو تجزئتها من CVAT كما هو دون الحاجة لاختيار أي تنسيق.
حتى ذلك الحين، توجد طريقة مختصرة تعمل اليوم، لأن CVAT يقوم بالفعل بالتصدير بتنسيق تخطيط Ultralytics YOLO الذي تقرؤه المنصة.
الاستيراد من CVAT اليوم#
- التصدير من CVAT. افتح مهمتك واختر Actions > Export task dataset (من المهمة الفرعية يتم اختيار Menu > Export job dataset).
- اختر التنسيق. حدد إدخال Ultralytics YOLO المطابق لمهمتك — حيث يعرض CVAT عناصر
Ultralytics YOLO Detection 1.0وUltralytics YOLO Segmentation 1.0وUltralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0وUltralytics YOLO Pose 1.0بشكل منفصل. - قم بتفعيل خيار Save images، وقم بتسمية
.zip، وانقر فوق OK. بدون الصور، سيحتوي الأرشيف على التعليقات التوضيحية فقط، ولن يكون لدى Platform أي شيء لاستيراده. - قم بتنزيل الأرشيف. يتم تشغيل التصدير في الخلفية — قم بجمع الأرشيف من صفحة Requests الخاصة بـ CVAT عند اكتماله.
- التحميل إلى Platform. أنشئ مجموعة بيانات جديدة من ملف ZIP.
- التدريب. قم بتعديل التعليقات التوضيحية، وتدريب النموذج، والنشر دون مغادرة مساحة العمل.
التصدير باستخدام واجهة سطر الأوامر CLI#
يقوم CVAT's CLI بتصدير نفس الأرشيف من سطر الأوامر:
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zipاستبدل 104 بمعرف المشروع الخاص بك وسلسلة التنسيق بالمتغير المطابق لمهمتك. --with-images yes هو المعادل عبر سطر الأوامر لمفتاح Save images؛ وبدونه سيحتوي الأرشيف على التعليقات التوضيحية فقط.
ينتج عن تصدير Ultralytics YOLO من CVAT التخطيط الذي تتوقعه المنصة، لذلك لا شيء بحاجة إلى تحويل:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/اختيار تنسيق التصدير#
يوفر CVAT العديد من تنسيقات التصدير. ثلاثة منها مهمة هنا:
| تنسيق CVAT | يعمل | ملاحظات |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | الأفضل | ينقل data.yaml، بحيث تظل أسماء التسميات الخاصة بك سليمة |
| COCO 1.0 | نعم | يتم قراءته أيضاً؛ حيث يتم استيراد مزيج المضلعات والصناديق كتجزئة (segment)، ويتم إسقاط الصناديق وحدها |
| COCO Keypoints 1.0 | نعم | يتم الاستيراد كبيانات وضعية، مع احتساب عدد النقاط الرئيسية من الشكل الأكثر شيوعاً |
| YOLO 1.1 | جزئياً | يتم استيراد المربعات المحيطية، ولكن لا يتم قراءة ملف obj.names الخاص بها — وتصل الفئات بتنسيق class0، وclass1، … |
يجب أن تحمل كل تعليقات COCO التوضيحية bbox لكي يتم قراءتها، ويتم تخطي مناطق الحشود ("iscrowd": 1). تصبح أسماء الفئات هي أسماء الفئات، ويتم توحيد معرفات الفئات عبر جميع ملفات JSON في الأرشيف، بحيث تحتفظ الصادرات الخاصة بكل تقسيم بمعرفات فئات متسقة.
لا تقرأ المنصة تسميات ملفات Pascal VOC XML، ويفشل تصدير VOC بصمت بدلاً من إصدار تنبيه صاخب: حيث تُستورد الصور ولا تُستورد التعليقات التوضيحية، كما يلتقط تصدير VOC لخمس صور أو أكثر فئة واحدة مسماة باسم مجلد الصور الخاص بها. اختر بدلاً من ذلك Ultralytics YOLO أو COCO.
ما سيضيفه التكامل#
يعد اختيار تنسيق التصدير الصحيح هو الخطوة التي تلغيها عملية التكامل. بمجرد إطلاقها، ستقوم بتصدير أي من تنسيقات كشف وتجزئة الصور الخاصة بـ CVAT، وتحميلها، وسيقوم Platform بربط التعليقات التوضيحية بـ مهمة YOLO المطابقة بنفسه.
- لا توجد حاجة لاختيار تنسيق — حيث تتم مطابقة عمليات تصدير اكتشاف الصور والتجزئة في CVAT مع مجموعة بيانات YOLO مع الحفاظ على أسماء الفئات
- مساحة عمل واحدة — التسمية، والتدريب، والنشر تتوقف عن امتدادها عبر أدوات منفصلة وبرنامج نصي للتحويل
- استمر في التعليق التوضيحي — تفتح مجموعات البيانات المستوردة في محرر التعليقات التوضيحية في Platform، بما في ذلك التعليق التوضيحي الذكي المدعوم بـ SAM
- التدريب الفوري — تصبح مجموعات البيانات جاهزة لـ التدريب السحابي بمجرد إنهاء معالجتها