Link to this sectionIntegrazione CVAT#
Le importazioni dirette da CVAT stanno arrivando su Ultralytics Platform, in modo che un export di rilevamento o segmentazione di immagini da CVAT venga caricato così com'è senza dover scegliere un formato.
Fino ad allora c'è una scorciatoia che funziona già oggi, poiché CVAT esporta già nel layout Ultralytics YOLO letto da Platform.
Link to this sectionImporta da CVAT oggi#
- Esporta da CVAT. Apri il tuo task e scegli Actions > Export task dataset (da un job è Menu > Export job dataset).
- Scegli il formato. Seleziona la voce Ultralytics YOLO corrispondente al tuo task: CVAT elenca separatamente
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0eUltralytics YOLO Pose 1.0. - Attiva Save images, dai un nome al file
.zipe clicca OK. Senza le immagini l'archivio conterrà solo le annotazioni e Platform non avrà nulla da importare. - Scarica l'archivio. L'export viene eseguito in background: raccoglilo dalla pagina Requests di CVAT quando termina.
- Carica su Platform. Crea un nuovo dataset dal file ZIP.
- Allena. Modifica le annotazioni, allena e distribuisci senza lasciare il workspace.
Link to this sectionEsporta con la CLI#
La CLI di CVAT esporta lo stesso archivio da un terminale:
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zipSostituisci 104 con il tuo ID di progetto e la stringa del formato con la variante corrispondente al tuo task. --with-images yes è l'equivalente CLI dell'interruttore Save images; senza di esso l'archivio conterrà solo le annotazioni.
L'export Ultralytics YOLO di CVAT produce il layout atteso da Platform, quindi non è necessario convertire nulla:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Link to this sectionScelta di un formato di export#
CVAT offre molti formati di export. Tre sono importanti qui:
| Formato CVAT | Funziona | Note |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | Migliore | Include data.yaml, quindi i nomi delle tue etichette vengono trasferiti intatti |
| COCO 1.0 | Sì | Letto anch'esso; un misto di poligoni e box viene importato come segment, e quelli con soli box vengono scartati |
| YOLO 1.1 | In parte | I box vengono importati, ma il suo file obj.names non viene letto: le classi arrivano come class0, class1, ... |
Platform non legge le etichette XML di Pascal VOC e un export VOC fallisce silenziosamente anziché in modo evidente: le immagini vengono importate, le annotazioni no, e un export VOC di cinque o più immagini seleziona anche una singola classe che prende il nome dalla cartella delle immagini. Scegli invece Ultralytics YOLO o COCO.
Link to this sectionCosa aggiungerà l'integrazione#
La scelta del formato di export corretto è il passaggio che l'integrazione elimina. Una volta rilasciata, potrai esportare qualsiasi formato di rilevamento e segmentazione di immagini di CVAT, caricarlo e Platform mapperà autonomamente le annotazioni al YOLO task corrispondente.
- Nessun formato da scegliere — gli export di rilevamento e segmentazione di immagini di CVAT vengono mappati su un dataset YOLO preservando i nomi delle etichette
- Un unico workspace — etichettatura, addestramento e distribuzione smettono di estendersi su strumenti separati e uno script di conversione
- Continua ad annotare — i dataset importati si aprono nell'editor di annotazioni di Platform, inclusa l'annotazione intelligente basata su SAM
- Allena immediatamente — i dataset sono pronti per l'addestramento sul cloud non appena completano l'elaborazione
Le integrazioni Labelbox, Roboflow e Ultralytics HUB funzionano oggi e Platform importa direttamente dataset YOLO, COCO e Ultralytics NDJSON.