Integración con Label Studio#
Las importaciones directas de Label Studio llegarán a Ultralytics Platform, de modo que una exportación sin procesar de detección o segmentación de imágenes se suba tal cual, sin tener que elegir ningún formato.
Hasta entonces, hay una ruta corta que funciona hoy, porque la exportación YOLO with Images de Label Studio tiene un diseño que Platform puede leer, incluida la lista de clases.
Importar desde Label Studio hoy#
- Exporta desde Label Studio. Abre tu proyecto y haz clic en Exportar.
- Elige un formato que incluya las imágenes. Selecciona YOLO con imágenes y haz clic en Exportar.
- Cárgalo en Platform. Crea un conjunto de datos nuevo a partir del 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 detrás de las URL a las que se indicó a Label Studio que apuntara. Si subes uno de esos archivos comprimidos a Platform, obtendrás un conjunto de datos sin imágenes. Elige la variante con imágenes.
Exportar con 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 bearer de corta duración antes de usarlos, así que comprueba qué tipo de token emite tu instancia. Los proyectos grandes deben usar los endpoints de instantáneas, que crean la exportación como un trabajo en segundo plano y la descargan mediante su ID; el ejemplo export_yolo_with_images.py del SDK hace exactamente eso.
Una exportación YOLO de Label Studio incluye su lista de clases junto a 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 como lo ha generado Label Studio. Platform busca classes.txt y notes.json en la raíz del archivo comprimido, por lo que volver a comprimir la exportación dentro de otra carpeta hace que se pierdan los nombres de las etiquetas y las clases se importen como class0, class1, etc.
Elegir un formato de exportación#
Label Studio ofrece varios formatos de exportación. Para la detección y segmentación de imágenes:
| Formato de Label Studio | Funciona | Notas |
|---|---|---|
| YOLO con imágenes | Mejor | Incluye classes.txt y las imágenes, por lo que basta con una sola carga |
| COCO con imágenes | Sí | También se puede leer; una combinación de polígonos y cajas se importa como segmentación, y se descartan los elementos que solo contienen cajas |
| YOLO / COCO | No | Solo archivos de anotaciones: el conjunto de datos se importa sin imágenes |
| Pascal VOC XML | No | No se pueden leer los archivos XML de etiquetas |
En una exportación COCO, cada anotación debe incluir un bbox para poder leerse; las regiones de multitud ("iscrowd": 1) se omiten, y los nombres de las categorías se convierten en los nombres de tus clases, por lo que un archivo COCO no necesita classes.txt para conservar sus etiquetas.
Platform no lee las etiquetas XML de Pascal VOC, y una exportación VOC falla silenciosamente en lugar de mostrar un error: las imágenes se importan, pero las anotaciones no. Elige YOLO con imágenes o COCO con imágenes.
Qué añadirá la integración#
Elegir el formato de exportación correcto es el paso que elimina la integración. Cuando esté disponible, exportarás cualquiera de los formatos de detección y segmentación de imágenes de Label Studio, lo subirás y Platform asignará las anotaciones a la tarea de YOLO correspondiente automáticamente.
- No tendrás que elegir ningún formato: las exportaciones de detección y segmentación de imágenes de Label Studio se asignan a un conjunto de datos YOLO conservando los nombres de las etiquetas
- Un solo espacio de trabajo — el etiquetado, el entrenamiento y el despliegue dejarán de repartirse entre varias herramientas y un script de conversión
- Sigue anotando — los conjuntos de datos importados se abren en el editor de anotaciones de Platform, incluida la anotación inteligente con SAM
- Entrena de inmediato — los conjuntos de datos están listos para el entrenamiento en la nube en cuanto terminan de procesarse