Integrazione con CVAT#
Le importazioni dirette da CVAT saranno presto disponibili su Ultralytics Platform, così potrai caricare direttamente un'esportazione CVAT di immagini per il rilevamento o la segmentazione, senza dover scegliere un formato.
Nel frattempo, puoi seguire una procedura semplice già disponibile, perché CVAT esporta già nel formato YOLO di Ultralytics che Platform legge.
Importare da CVAT già da ora#
- Esporta da CVAT. Apri l'attività e scegli Azioni > Esporta dataset dell'attività (da un job, scegli Menu > Esporta dataset del job).
- Scegli il formato. Seleziona la voce Ultralytics YOLO corrispondente alla tua attività: CVAT elenca separatamente
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Detection Track 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0,Ultralytics YOLO Pose 1.0eUltralytics YOLO Classification 1.0. - Attiva Salva immagini, assegna un nome a
.zipe fai clic su OK. Su CVAT Online, Salva immagini è una funzionalità a pagamento; senza questa opzione, l'archivio contiene solo le etichette, quindi prima del caricamento aggiungi le immagini in una cartellaimages/che rispecchilabels/. - Scarica l'archivio. L'esportazione viene eseguita in background: al termine, recuperala dalla pagina Richieste di CVAT.
- Carica su Platform. Crea un nuovo dataset a partire dallo ZIP.
- Addestra. Modifica le annotazioni, addestra e distribuisci senza uscire dallo spazio di lavoro.
Esporta 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 l'ID del tuo progetto e la stringa del formato con la variante corrispondente alla tua attività. --with-images yes è l'equivalente CLI dell'opzione Salva immagini; senza questa opzione, l'archivio contiene solo le etichette, quindi prima del caricamento aggiungi una cartella images/ che rispecchi labels/.
L'esportazione Ultralytics YOLO di CVAT genera il formato previsto da Platform, quindi non è necessario convertire nulla:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Contenuto di ciascun tipo di esportazione#
Ogni formato Ultralytics YOLO scrive solo le forme CVAT supportate dall'attività, quindi scegli quello corrispondente al tipo di annotazione:
- Rilevamento mantiene i rettangoli, ma ignora quelli ruotati: esportali con Riquadri di delimitazione orientati
- Tracciamento per rilevamento mantiene i rettangoli e un ID di tracciamento; Platform li importa come riquadri e ignora l'ID di tracciamento
- Segmentazione mantiene poligoni e maschere, convertendo le maschere in poligoni, ed elimina i rettangoli
- Posa mantiene solo gli scheletri; i punti isolati non vengono esportati
- Classificazione mantiene i tag e assegna le immagini senza tag a una classe
no_label
Nessuno di questi formati esporta le polilinee.
Scelta del formato di esportazione#
CVAT offre numerosi formati di esportazione. Ecco quelli pertinenti:
| Formato CVAT | Compatibilità | Note |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | Ottimale | Include data.yaml, quindi i nomi delle etichette vengono mantenuti |
| COCO 1.0 | Sì | Supportato; un insieme misto di poligoni e riquadri viene importato come segmentazione, mentre quelli con soli riquadri vengono eliminati |
| COCO Keypoints 1.0 | Sì | Viene importato come dataset di posa, con il numero di punti chiave ricavato dalla forma più comune |
| YOLO 1.1 | Parzialmente | I riquadri vengono importati, ma il relativo file obj.names non viene letto: le classi arrivano come class0, class1, … |
| CVAT per immagini | No | Le annotazioni XML non vengono ancora lette; lo stesso vale per CVAT per video |
Ogni annotazione COCO deve includere un valore bbox per essere letta, mentre le regioni di folla ("iscrowd": 1) vengono ignorate. CVAT scrive le maschere in COCO come regioni di folla, quindi esporta le maschere con Ultralytics YOLO Segmentation. I nomi delle categorie diventano i nomi delle classi e gli ID delle categorie vengono uniformati in tutti i file JSON dell'archivio, così le esportazioni suddivise mantengono ID delle classi coerenti. Un oggetto composto da più poligoni viene unito in un unico poligono.
Platform non legge le etichette XML di CVAT per immagini, CVAT per video o Pascal VOC e queste esportazioni non generano errori evidenti: le immagini vengono importate, ma non le annotazioni, e un'esportazione di cinque o più immagini include anche classi denominate in base alle cartelle delle immagini. Scegli invece Ultralytics YOLO o COCO.
Cosa aggiungerà l'integrazione#
L'integrazione elimina il passaggio in cui devi scegliere il formato di esportazione corretto. Quando sarà disponibile, potrai esportare qualsiasi formato CVAT per il rilevamento o la segmentazione di immagini, caricarlo e lasciare che Platform associ automaticamente le annotazioni alla task YOLO corrispondente.
- Nessun formato da scegliere — le esportazioni CVAT per il rilevamento e la segmentazione di immagini vengono convertite in un dataset YOLO, mantenendo i nomi delle etichette
- Un solo spazio di lavoro — annotazione, addestramento e distribuzione non richiedono più strumenti separati né uno script di conversione
- Continua ad annotare — i dataset importati si aprono nell'editor di annotazioni di Platform, con annotazione intelligente basata su SAM
- Addestra subito — i dataset sono pronti per l'addestramento nel cloud non appena l'elaborazione è terminata
Domande frequenti#
Scegli la voce Ultralytics YOLO corrispondente alla tua attività e attiva Save images. Include
data.yaml, così i nomi delle classi vengono mantenuti. È possibile importare anche COCO 1.0 e COCO Keypoints 1.0, mentre YOLO 1.1 perde i nomi delle classi e CVAT XML e Pascal VOC vengono importati senza annotazioni.L'opzione Save images era disattivata oppure l'esportazione CLI è stata eseguita senza
--with-images yes. L'archivio contiene quindi solo le etichette. Esporta di nuovo includendo le immagini oppure, se hai un piano CVAT Online senza Save images, aggiungi allo ZIP una cartellaimages/che rispecchilabels/.Sì. Usa
Ultralytics YOLO Segmentation 1.0oUltralytics YOLO Pose 1.0, oppure le varianti COCO. Per le maschere serve l'esportazione Ultralytics YOLO Segmentation, che le converte in poligoni; per la posa servono gli scheletri CVAT. Un'esportazione COCO che combina poligoni e riquadri viene importata come dataset di segmentazione e scarta le annotazioni costituite solo da riquadri.Potrai caricare direttamente qualsiasi esportazione CVAT per il rilevamento o la segmentazione di immagini e Platform la assocerà autonomamente all'attività YOLO corrispondente. I dataset che importi oggi con l'esportazione Ultralytics YOLO continueranno a funzionare senza modifiche.