CVAT連携#
Ultralytics PlatformへのCVATの直接インポートが近日利用可能になります。これにより、CVATの画像検出またはセグメンテーションのエクスポートを、選択するフォーマットなしでそのままアップロードできます。
それまでは、現在利用できる短い手順があります。CVATはすでに、Platformが読み込めるUltralytics YOLOのレイアウトでエクスポートできるためです。
現在のCVATからのインポート#
- CVATからエクスポートします。 タスクを開き、Actions > Export task datasetを選択します（ジョブから実行する場合はMenu > Export job datasetです）。
- フォーマットを選択します。 タスクに一致する**Ultralytics YOLO**の項目を選択します。CVATでは、
Ultralytics YOLO Detection 1.0、Ultralytics YOLO Segmentation 1.0、Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0、Ultralytics YOLO Pose 1.0が個別に表示されます。 - Save imagesをオンにし、
.zipという名前を付けて、OKをクリックします。画像がない場合、アーカイブにはアノテーションしか含まれず、Platformにインポートするものがありません。 - アーカイブをダウンロードします。 エクスポートはバックグラウンドで実行されます。完了したら、CVATのRequestsページから取得します。
- Platformにアップロードします。 ZIPから新しいデータセットを作成します。
- トレーニングします。 ワークスペースを離れずに、アノテーションを編集し、トレーニングして、デプロイできます。
CLIでエクスポートする#
CVATのCLIを使用すると、ターミナルから同じアーカイブをエクスポートできます。
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zip104をプロジェクトIDに置き換え、フォーマット文字列をタスクに一致するバリアントに置き換えます。--with-images yesはSave imagesスイッチに相当するCLIオプションです。これを指定しない場合、アーカイブにはアノテーションしか含まれません。
CVATのUltralytics YOLOエクスポートでは、Platformが想定するレイアウトが生成されるため、変換は必要ありません。
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/エクスポートフォーマットの選択#
CVATでは多数のエクスポートフォーマットを利用できます。ここでは3つが重要です。
| CVATフォーマット | 対応状況 | 注記 |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | 最適 | data.yamlが含まれるため、ラベル名をそのまま保持できます |
| COCO 1.0 | はい | こちらも読み込めます。ポリゴンとボックスが混在している場合はセグメントとしてインポートされ、ボックスのみのアノテーションは削除されます |
| COCO Keypoints 1.0 | はい | ポーズデータセットとしてインポートされ、キーポイント数には最も一般的なシェイプの値が使用されます |
| YOLO 1.1 | 部分対応 | ボックスはインポートされますが、obj.namesファイルは読み込まれません。クラスはclass0、class1、…として取り込まれます |
すべてのCOCOアノテーションには、読み込むためのbboxが必要です。また、群衆領域（"iscrowd": 1）はスキップされます。カテゴリ名がクラス名になり、カテゴリIDはアーカイブ内のすべてのJSONファイル間で統一されるため、分割ごとのエクスポートでもクラスIDの一貫性が保たれます。
PlatformはPascal VOCのXMLラベルを読み込みません。また、VOCのエクスポートは明示的なエラーを出さずに失敗します。画像はインポートされますが、アノテーションはインポートされません。さらに、5枚以上の画像を含むVOCエクスポートでは、画像フォルダー名に基づく単一のクラスが追加されます。代わりにUltralytics YOLOまたはCOCOを選択してください。
連携で追加される機能#
適切なエクスポートフォーマットの選択が、連携によって不要になる手順です。連携の提供開始後は、CVATの画像検出およびセグメンテーションフォーマットのいずれかでエクスポートしてアップロードするだけで、Platformがアノテーションを対応するYOLOタスクに自動的にマッピングします。
- 選択するフォーマットなし — CVATの画像検出およびセグメンテーションのエクスポートが、ラベル名を保持したYOLOデータセットにマッピングされます
- 1つのワークスペース — ラベリング、トレーニング、デプロイが複数のツールや変換スクリプトにまたがることがなくなります
- アノテーションを継続 — インポートしたデータセットは、SAMを利用したスマートアノテーションを含め、Platformのアノテーションエディターで開けます
- すぐにトレーニング — データセットは処理が完了するとすぐにクラウドトレーニングに使用できます