CVAT 연동#
직접 CVAT 가져오기 기능이 Ultralytics Platform에 도입될 예정이므로, CVAT 이미지 탐지 또는 세분화 내보내기가 별도의 포맷 선택 없이 그대로 업로드됩니다.
그 전까지는 CVAT가 이미 Platform이 읽는 Ultralytics YOLO 레이아웃으로 내보내기를 지원하므로 오늘 바로 사용할 수 있는 간단한 방법이 있습니다.
지금 CVAT에서 가져오기#
- CVAT에서 내보내기. 태스크를 열고 Actions > Export task dataset을 선택합니다(잡의 경우 Menu > Export job dataset입니다).
- 포맷을 선택합니다. 작업에 맞는 Ultralytics YOLO 항목을 선택하세요. CVAT는
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0,Ultralytics YOLO Pose 1.0를 각각 별도로 나열합니다. - 이미지 저장(Save images)을 켜고,
.zip의 이름을 지정한 다음 **확인(OK)**을 클릭하세요. 이미지가 없으면 아카이브에는 주석만 포함되므로 Platform에서 가져올 수 없습니다. - 아카이브를 다운로드합니다. 내보내기는 백그라운드에서 실행되며, 완료되면 CVAT의 요청(Requests) 페이지에서 수집할 수 있습니다.
- Platform에 업로드합니다. ZIP 파일에서 새 데이터셋을 생성합니다.
- 학습합니다. 워크스페이스를 떠나지 않고 주석을 편집하고, 학습하며, 배포합니다.
CLI로 내보내기#
CVAT의 CLI를 사용하면 터미널에서 동일한 아카이브를 내보낼 수 있습니다:
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zip104을 프로젝트 ID로 교체하고 포맷 문자열을 작업에 맞는 변형으로 교체하세요. --with-images yes은 이미지 저장(Save images) 스위치의 CLI 버전이며, 이 옵션이 없으면 아카이브에 주석만 포함됩니다.
CVAT의 Ultralytics YOLO 내보내기는 Platform이 예상하는 레이아웃을 생성하므로 별도의 변환이 필요하지 않습니다:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/내보내기 포맷 선택하기#
CVAT는 다양한 내보내기 포맷을 제공합니다. 다음 세 가지가 중요합니다:
| CVAT 형식 | 작동 여부 | 참고 |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | 최고 | data.yaml을 전송하여 레이블 이름이 손상되지 않고 유지됩니다. |
| COCO 1.0 | 예 | 마찬가지로 읽을 수 있으며; 폴리곤과 상자가 혼합된 경우 세분화로 가져오고 상자만 있는 항목은 제외됩니다 |
| COCO Keypoints 1.0 | 예 | 가장 흔한 형태에서 가져온 키포인트 수와 함께 포즈 데이터셋으로 가져옵니다. |
| YOLO 1.1 | 부분적으로 | 상자는 가져와지지만 obj.names 파일은 읽히지 않으며, 클래스는 class0, class1, …로 들어옵니다. |
읽으려면 모든 COCO 어노테이션에 bbox이 포함되어야 하며, 군중 영역("iscrowd": 1)은 건너뜁니다. 카테고리 이름은 클래스 이름이 되며, 아카이브 내 모든 JSON 파일에서 카테고리 ID가 통합되므로 분할별 내보내기에서도 일관된 클래스 ID가 유지됩니다.
Platform은 Pascal VOC XML 레이블을 읽지 않으며, VOC 내보내기는 경고 없이 실패합니다: 이미지는 가져와지지만 주석은 가져와지지 않으며, 5개 이상의 이미지를 VOC로 내보내면 이미지 폴더 이름을 딴 단일 클래스도 포함됩니다. 대신 Ultralytics YOLO 또는 COCO를 선택하세요.
연동 기능이 추가할 내용#
올바른 내보내기 포맷을 선택하는 것은 통합 기능이 없애주는 단계입니다. 이 기능이 출시되면 CVAT의 이미지 탐지 및 세분화 포맷 중 어떤 것이든 내보내고 업로드하기만 하면 Platform이 알아서 주석을 일치하는 YOLO 작업에 매핑합니다.
- 형식 선택 불필요 — CVAT의 이미지 탐지 및 세분화 내보내기가 레이블 이름이 유지된 채 YOLO 데이터셋으로 매핑됩니다
- 단일 워크스페이스 — 라벨링, 학습, 배포가 별도의 도구와 변환 스크립트에 걸쳐 분산되지 않습니다
- 계속 주석 달기 — 가져온 데이터셋은 SAM 기반 스마트 주석 기능을 포함하여 Platform의 주석 편집기에서 열립니다.
- 즉시 학습 — 데이터셋은 처리가 완료되는 즉시 클라우드 학습을 수행할 준비가 됩니다.