Ultralytics YOLO27:
Get Started
Coming Soon

تكامل CVAT#

سيُتاح الاستيراد المباشر من CVAT إلى Ultralytics Platform، بحيث يُرفع تصدير CVAT للكشف عن الصور أو تجزئتها كما هو، من دون الحاجة إلى اختيار تنسيق.

إلى أن يتاح ذلك، توجد طريقة مختصرة يمكنك استخدامها الآن، لأن CVAT يصدّر بالفعل بالتنسيق الذي تقرؤه Platform وفق تخطيط Ultralytics YOLO.

الاستيراد من CVAT الآن#

  1. التصدير من CVAT. افتح المهمة واختر الإجراءات > تصدير مجموعة بيانات المهمة (ومن مهمة فرعية، اختر القائمة > تصدير مجموعة بيانات المهمة الفرعية).
  2. اختيار التنسيق. اختر إدخال Ultralytics YOLO المطابق لمهمتك — يعرض CVAT كلاً من Ultralytics YOLO Detection 1.0 وUltralytics YOLO Detection Track 1.0 وUltralytics YOLO Segmentation 1.0 وUltralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0 وUltralytics YOLO Pose 1.0 وUltralytics YOLO Classification 1.0 على حدة.
  3. فعّل خيار حفظ الصور، وسمِّ .zip، ثم انقر على موافق. يُعد حفظ الصور ميزة مدفوعة في CVAT Online؛ ومن دونها، لا يحتوي الأرشيف إلا على التسميات، لذا أضف صورك في مجلد images/ يحاكي بنية labels/ قبل الرفع.
  4. نزّل الأرشيف. يجري التصدير في الخلفية — استلمه من صفحة الطلبات في CVAT عند اكتماله.
  5. ارفع الملفات إلى Platform. أنشئ مجموعة بيانات جديدة من ملف ZIP.
  6. التدريب. حرّر التعليقات التوضيحية، ودرّب، وانشر من دون مغادرة مساحة العمل.

استيراد مجموعة بيانات CVAT إلى Ultralytics Platform

التصدير باستخدام CLI#

يصدّر CLI الخاص بـ CVAT الأرشيف نفسه من الطرفية:

pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zip

استبدل 104 بمعرّف مشروعك، وسلسلة التنسيق بالصيغة المطابقة لمهمتك. ويماثل --with-images yes خيار حفظ الصور في CLI؛ ومن دونه، لا يحتوي الأرشيف إلا على التسميات، لذا أضف مجلد images/ يحاكي بنية labels/ قبل الرفع.

ينتج عن تصدير Ultralytics YOLO من CVAT التخطيط الذي تتوقعه Platform، لذا لا حاجة إلى تحويل أي شيء:

archive.zip/
├── data.yaml          # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/

ما الذي يحتفظ به كل تصدير#

يكتب كل تنسيق من Ultralytics YOLO أشكال CVAT التي يمكن أن تستوعبها مهمته فقط، لذا اختر التنسيق المطابق لطريقة إضافة التعليقات التوضيحية:

  • الكشف يحتفظ بالمستطيلات، لكنه يتجاوز المستطيلات المدارة — صدّر هذه باستخدام مربعات الإحاطة الموجّهة
  • تتبّع الكشف يحتفظ بالمستطيلات ومعرّف التتبّع؛ وتستوردها Platform على هيئة مربعات وتتجاهل معرّف التتبّع
  • التجزئة تحتفظ بالمضلعات والأقنعة، وتحول الأقنعة إلى مضلعات، وتتجاهل المستطيلات
  • الوضعية تحتفظ بالهياكل العظمية فقط؛ ولا تُصدّر النقاط المنفردة
  • التصنيف يحتفظ بالوسوم، وتُدرج الصور التي لا تحمل وسمًا ضمن فئة no_label

لا يُكتب أي خط متعدد الأضلاع في أيٍّ من هذه التنسيقات.

اختيار تنسيق التصدير#

يوفر CVAT تنسيقات تصدير عديدة. وهذه هي التنسيقات المهمة هنا:

تنسيق CVATالتوافقملاحظات
Ultralytics YOLOالأفضليتضمن data.yaml، لذا تنتقل أسماء التسميات كما هي
COCO 1.0نعمتُقرأ أيضًا؛ ويُستورد مزيج المضلعات والمربعات بوصفه تجزئة، بينما تُستبعد العناصر التي تحتوي على مربعات فقط
COCO Keypoints 1.0نعميُستورد بوصفه مجموعة بيانات وضعية، ويُحدد عدد النقاط الرئيسية وفقًا للشكل الأكثر شيوعًا
YOLO 1.1جزئيًاتُستورد المربعات، لكن لا يُقرأ ملف obj.names الخاص به — وتصل الفئات على هيئة class0 وclass1 و…
CVAT للصورلالا تُقرأ تعليقات XML التوضيحية بعد؛ وينطبق الأمر نفسه على CVAT للفيديو

يجب أن تتضمن كل تعليقة توضيحية في COCO قيمة bbox لكي تُقرأ، ويتم تجاهل مناطق الحشود ("iscrowd": 1). يكتب CVAT الأقنعة في COCO على هيئة مناطق حشود، لذا صدّر الأقنعة باستخدام Ultralytics YOLO Segmentation بدلاً من ذلك. وتصبح أسماء الفئات أسماء الفئات في مجموعة البيانات، كما تُوحّد معرّفات الفئات عبر جميع ملفات JSON في الأرشيف، لذا تحافظ عمليات التصدير لكل تقسيم على اتساق معرّفات الفئات. ويُدمج الكائن المخزّن على هيئة عدة مضلعات في مضلع واحد.

استيراد CVAT XML وPascal VOC من دون تعليقات توضيحية

لا تقرأ Platform ملفات CVAT للصور أو CVAT للفيديو أو تسميات Pascal VOC بصيغة XML، وتفشل هذه الصادرات بصمت لا بإظهار تنبيه: تُستورد الصور، لكن لا تُستورد التعليقات التوضيحية، كما أن تصدير خمسة صور أو أكثر يضيف أيضًا فئات تحمل أسماء مجلدات الصور. اختر Ultralytics YOLO أو COCO بدلاً من ذلك.

ما الذي سيضيفه التكامل#

إزالة الحاجة إلى اختيار تنسيق التصدير المناسب هي ما يتيحه التكامل. بعد إطلاقه، ستتمكن من تصدير أي من تنسيقات CVAT للكشف عن الصور وتجزيئها، ورفعها، وستُطابق Platform التعليقات التوضيحية تلقائيًا مع مهمة YOLO المناسبة.

  • لا حاجة إلى اختيار تنسيق — تُحوّل صادرات CVAT للكشف عن الصور وتجزيئها إلى مجموعة بيانات YOLO مع الحفاظ على أسماء التسميات
  • مساحة عمل واحدة — لن تعود إضافة التعليقات التوضيحية والتدريب والنشر موزعةً على أدوات منفصلة ونص برمجي للتحويل
  • واصل إضافة التعليقات التوضيحية — تُفتح مجموعات البيانات المستوردة في محرر التعليقات التوضيحية في Platform، بما في ذلك التعليق التوضيحي الذكي المدعوم بـ SAM
  • ابدأ التدريب فورًا — تصبح مجموعات البيانات جاهزة لـالتدريب السحابي بمجرد اكتمال معالجتها
متاح الآن

يتاح استخدام تكاملي Labelbox وRoboflow اليوم، وتستورد Platform مباشرةً مجموعات بيانات YOLO وCOCO وJSON من LabelMe، ومجموعات بيانات NDJSON من Ultralytics أو Labelbox.

الأسئلة الشائعة#

  • اختر إدخال Ultralytics YOLO المطابق لمهمتك، مع تفعيل Save images. يتضمن data.yaml، لذا تصل أسماء الفئات سليمة. ويمكن أيضًا استيراد COCO 1.0 وCOCO Keypoints 1.0، بينما يفقد YOLO 1.1 أسماء الفئات، ويُستورد CVAT XML وPascal VOC بلا تعليقات توضيحية.

  • كان خيار Save images معطّلًا، أو نُفّذ تصدير CLI من دون --with-images yes. عندئذٍ لا يحتوي الأرشيف إلا على التسميات. أعد التصدير مع تضمين الصور، أو أضف مجلد images/ يحاكي labels/ إلى ملف ZIP إذا كنت تستخدم خطة CVAT Online التي لا تتضمن Save images.

  • نعم. استخدم Ultralytics YOLO Segmentation 1.0 أو Ultralytics YOLO Pose 1.0، أو أحد تنسيقي COCO. تتطلب الأقنعة تصدير Ultralytics YOLO Segmentation، الذي يحولها إلى مضلعات، كما يتطلب تقدير الوضعيات هياكل CVAT العظمية. يُستورد تصدير COCO الذي يمزج المضلعات والصناديق كمجموعة بيانات للتقسيم، وتُسقط التعليقات التوضيحية التي تحتوي على صناديق فقط.

  • ستتمكن من رفع أي تصدير لكشف الصور أو تقسيمها من CVAT كما هو، وستحوّله Platform تلقائيًا إلى مهمة YOLO المطابقة. وستواصل مجموعات البيانات التي تستوردها اليوم باستخدام تصدير Ultralytics YOLO العمل دون أي تغيير.

المساهمون
GLglenn-jocher4RAraimbekovm3PDpderrenger1SEsergiuwaxmann1

التعليقات