Link to this sectionIntegración con Label Studio#
Las importaciones directas de Label Studio llegarán próximamente a Ultralytics Platform, para que una exportación de detección o segmentación de imágenes sin procesar se cargue tal cual, sin necesidad de elegir un formato.
Hasta entonces, existe un método rápido que funciona hoy en día, ya que la exportación YOLO with Images de Label Studio utiliza un diseño que Platform lee, incluida la lista de clases.
Link to this sectionImportar desde Label Studio hoy#
- Exporta desde Label Studio. Abre tu proyecto y haz clic en Export.
- Elige un formato que incluya las imágenes. Selecciona YOLO with Images y haz clic en Export.
- Sube el contenido a Platform. Crea un nuevo dataset a partir del archivo ZIP.
- Entrena. Edita las anotaciones, entrena y despliega sin salir del espacio de trabajo.
Las opciones YOLO y COCO de Label Studio escriben archivos de etiquetas sin las imágenes, porque normalmente tus imágenes se encuentran tras las URL a las que apunta Label Studio. Subir uno de esos archivos comprimidos a Platform genera un dataset sin imágenes. En su lugar, elige la variante with Images.
Link to this sectionExportar mediante la API#
La API de exportación de Label Studio devuelve el mismo archivo comprimido, con el nombre del formato en exportType:
curl -X GET "https://<your-label-studio>/api/projects/<project-id>/export?exportType=YOLO_WITH_IMAGES&download_all_tasks=true" \
-H "Authorization: Token <your-legacy-token>" \
-o dataset.zipCOCO_WITH_IMAGES y YOLO_OBB_WITH_IMAGES funcionan de la misma manera. Los tokens de acceso personal más recientes se intercambian por un token de portador de corta duración antes de su uso, así que comprueba qué tipo de token emite tu instancia. Los proyectos grandes deben utilizar los endpoints de instantáneas en su lugar, los cuales crean la exportación como un trabajo en segundo plano y la descargan por ID; el ejemplo del SDK export_yolo_with_images.py hace exactamente eso.
Una exportación de YOLO de Label Studio incluye su lista de clases junto con las etiquetas, y Platform la lee:
archive.zip/
├── classes.txt # class names Platform reads first
├── notes.json # fallback, used only when classes.txt is missing or empty
├── images/
└── labels/Sube el archivo comprimido exactamente tal como lo generó Label Studio. Platform busca classes.txt y notes.json en la raíz del archivo, por lo que volver a comprimir la exportación dentro de otra carpeta hace que pierdas los nombres de tus etiquetas y que las clases se importen como class0, class1, etc.
Link to this sectionElegir un formato de exportación#
Label Studio ofrece varios formatos de exportación. Para la detección y segmentación de imágenes:
| Formato de Label Studio | Estado | Notas |
|---|---|---|
| YOLO with Images | Óptimo | Incluye classes.txt y las imágenes, por lo que una única carga es suficiente |
| COCO with Images | Sí | También se lee; una mezcla de polígonos y cuadros se importa como segmentación, descartando los que solo tienen cuadros |
| YOLO / COCO | No | Solo archivos de anotación; el dataset se importa sin imágenes |
| Pascal VOC XML | No | Los archivos de etiquetas XML no se pueden leer |
Platform no lee las etiquetas XML de Pascal VOC, y una exportación VOC falla de forma silenciosa en lugar de avisar: las imágenes se importan y las anotaciones no. En su lugar, elige YOLO with Images o COCO with Images.
Link to this sectionQué añadirá la integración#
Elegir el formato de exportación correcto es el paso que elimina la integración. Una vez que esté disponible, podrás exportar cualquiera de los formatos de detección y segmentación de imágenes de Label Studio, subirlo y Platform asignará automáticamente las anotaciones a la tarea de YOLO correspondiente.
- Sin formatos que elegir: las exportaciones de detección y segmentación de imágenes de Label Studio se asignan a un dataset de YOLO conservando los nombres de las etiquetas
- Un solo espacio de trabajo: el etiquetado, el entrenamiento y el despliegue dejan de requerir herramientas independientes y un script de conversión
- Sigue anotando: los datasets importados se abren en el editor de anotaciones de Platform, lo que incluye el etiquetado inteligente impulsado por SAM
- Entrena de inmediato: los datasets están listos para el entrenamiento en la nube en cuanto finaliza su procesamiento
Las integraciones de Labelbox, Roboflow y Ultralytics HUB funcionan hoy en día, y Platform importa datasets de YOLO, COCO y Ultralytics NDJSON directamente.