Label Studio 統合#
Label Studio の直接インポート機能が Ultralytics Platform にまもなく追加されます。これにより、生画像の検出やセグメンテーションのエクスポートデータを、フォーマットの選択なしでそのままアップロードできるようになります。
それまでの間、現在でも機能する簡単な手順があります。Label Studio の YOLO with Images エクスポートはクラスリストも含めて Platform が読み込めるレイアウトになっているためです。
今すぐ Label Studio からインポートする#
- Label Studio からエクスポートする。 プロジェクトを開き、Export をクリックします。
- 画像を含むフォーマットを選択します。 YOLO with Images を選択し、Export をクリックします。
- 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。
Label Studio の YOLO および COCO オプションは、画像を含まないラベルファイルを出力します。これは、通常画像が Label Studio が指定された URL の背後に存在するためです。それらのアーカイブのいずれかを Platform にアップロードすると、画像のないデータセットになります。代わりに with Images バリアントを選択してください。
API でエクスポートする#
Label Studio の export API は、exportType にフォーマット名が含まれる同じアーカイブを返します:
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 および YOLO_OBB_WITH_IMAGES は同じように動作します。新しい personal access tokens は使用前に短命なベアラートークンと交換されるため、インスタンスが発行するトークンのタイプを確認してください。大規模なプロジェクトでは、エクスポートをバックグラウンドジョブとして作成し ID でダウンロードする snapshot endpoints を代わりに使用する必要があります。SDK の export_yolo_with_images.py の例はまさにそれを実行します。
Label Studio の YOLO エクスポートには、ラベルと一緒にクラスリストが含まれており、Platform がそれを読み込みます:
archive.zip/
├── classes.txt # class names Platform reads first
├── notes.json # fallback, used only when classes.txt is missing or empty
├── images/
└── labels/Label Studio が生成した通りにアーカイブをアップロードしてください。Platform はアーカイブのルートで classes.txt と notes.json を探すため、別のフォルダ内でエクスポートを再圧縮するとラベル名が失われ、クラスが class0、class1 などのようにインポートされます。
エクスポート形式の選択#
Label Studio は several export formats を提供しています。画像検出およびセグメンテーションの場合:
| Label Studio の形式 | 動作 | 注意点 |
|---|---|---|
| YOLO with Images | 最適 | classes.txt と画像を出荷するため、1回のアップロードだけで十分です |
| COCO with Images | はい | 読み込み可能。ポリゴンとボックスの混在はセグメントとしてインポートされ、ボックスのみのものは除外されます |
| YOLO / COCO | いいえ | アノテーションファイルのみ — データセットに画像が含まれずにインポートされます |
| Pascal VOC XML | いいえ | XML ラベルファイルは読み込めません |
COCOエクスポートでは、読み込みのためにすべてのアノテーションに bbox が付与されている必要があり、群衆領域（"iscrowd": 1）はスキップされます。また、カテゴリ名がクラス名となるため、COCOアーカイブでラベルを保持するために classes.txt は必要ありません。
Platform は Pascal VOC の XML ラベルを読み込みません。VOC エクスポートはエラーを出さずに静かに失敗し、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。代わりに YOLO with Images または COCO with Images を選択してください。
統合によって追加される機能#
適切なエクスポートフォーマットを選択することは、統合機能が不要にする手順です。リリースされると、Label Studio 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。
- 形式を選ぶ必要がない — Label Studio 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、ラベル名が保持された 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 — 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。