CVAT 統合#
CVAT からの直接インポートが Ultralytics Platform に間もなく追加され、CVAT の画像検出やセグメンテーションのエクスポート形式を選択せずにそのままアップロードできるようになります。
Until then there is a short path that works today, because CVAT already exports in the Ultralytics YOLO layout Platform reads.
CVAT から今すぐインポート#
- Export from CVAT. Open your task and choose Actions > Export task dataset (from a job it is Menu > Export job dataset).
- フォーマットを選択します。 タスクに一致する Ultralytics YOLO エントリを選択します。CVAT は
Ultralytics YOLO Detection 1.0、Ultralytics YOLO Segmentation 1.0、Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0、およびUltralytics YOLO Pose 1.0を個別にリストします。 - [Save images] を有効にし、
.zipに名前を付けて、[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のみが含まれ、Platform はインポートできません。 - 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 ページから取得してください。
- 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。
- トレーニングを行います。 ワークスペースから離れることなく、アノテーションの編集、トレーニング、および デプロイ を行います。
CLI を使用したエクスポート#
CVAT's 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エーションに置き換えます。--with-images yes は [Save images] スイッチの CLI 相当の機能であり、これがない場合、アーカイブにはアノテーションのみが含まれます。
CVAT's Ultralytics YOLO export produces the layout Platform expects, so nothing needs converting:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/エクスポート形式の選択#
CVAT には 多くのエクスポート形式 が用意されています。ここでは次の 3 つが重要です：
| CVAT フォーマット | 動作 | 注意点 |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | 最適 | data.yaml が含まれるため、ラベル名がそのまま保持されます |
| COCO 1.0 | はい | Read too; a mix of polygons and boxes imports as segment, and the box-only ones are dropped |
| COCO Keypoints 1.0 | はい | 最も一般的なシェイプから取得されたキーポイント数を持つポーズデータセットとしてインポートされます |
| YOLO 1.1 | 一部 | バウンディングボックスはインポートされますが、その obj.names ファイルは読み取られません。クラスは class0、class1、… として到着します |
読み込みを行うには、すべての COCO アノテーションに bbox が含まれている必要があり、クラウド領域（"iscrowd": 1）はスキップされます。カテゴリ名はクラス名となり、カテゴリ ID はアーカイブ内のすべての JSON ファイル間で統合されるため、分割ごとのエクスポートでも一貫したクラス ID が維持されます。
Platform does not read Pascal VOC XML labels, and a VOC export fails quietly rather than loudly: the images import, the annotations do not, and a VOC export of five or more images also picks up a single class named after its image folder. Choose Ultralytics YOLO or COCO instead.
統合によって追加される機能#
適切なエクスポート形式を選択することは、統合機能によって不要になる手順です。この機能がリリースされると、CVAT の画像検出およびセグメンテーション形式のいずれかを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一致する YOLO task に自動的にマッピングします。
- No format to choose — CVAT's image detection and segmentation exports map to a YOLO dataset with label names preserved
- 1つのワークスペース — アノテーション、トレーニング、およびデプロイが、別々のツールや変換スクリプトにまたがらなくなります
- アノテーションを続行します。インポートされたデータセットは、SAM を活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 で開きます。
- すぐにトレーニングを開始します。データセットの処理が完了し次第、クラウドトレーニング の準備が整います。