CVAT 통합#
곧 Ultralytics Platform에 CVAT 직접 가져오기가 지원되므로, CVAT 이미지 detection 또는 segmentation export를 선택할 format 없이 그대로 업로드할 수 있습니다.
그때까지는 현재 바로 사용할 수 있는 간단한 방법이 있습니다. CVAT는 Platform이 읽을 수 있는 Ultralytics YOLO layout으로 이미 export하기 때문입니다.
현재 CVAT에서 가져오기#
- CVAT에서 export합니다. task를 열고 Actions > Export task dataset을 선택합니다(job에서 수행하는 경우 Menu > Export job dataset입니다).
- format을 선택합니다. task에 맞는 Ultralytics YOLO 항목을 선택합니다 — CVAT는
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0,Ultralytics YOLO Pose 1.0를 별도로 표시합니다. - Save images를 켜고, 이름을
.zip으로 지정한 다음 OK를 클릭합니다. 이미지를 포함하지 않으면 archive에는 annotations만 들어 있으므로 Platform에서 가져올 항목이 없습니다. - archive를 다운로드합니다. export는 백그라운드에서 실행됩니다 — 완료되면 CVAT의 Requests 페이지에서 가져옵니다.
- Platform에 업로드합니다. ZIP에서 새 dataset을 생성합니다.
- 학습합니다. workspace를 벗어나지 않고 annotations를 편집하고, 학습하고, 배포합니다.
CLI로 export하기#
CVAT의 CLI는 terminal에서 동일한 archive를 export합니다:
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zip104을 project ID로 바꾸고, format string은 task에 맞는 variant로 바꿉니다. --with-images yes은 Save images switch에 해당하는 CLI 옵션입니다. 이 옵션이 없으면 archive에는 annotations만 들어 있습니다.
CVAT의 Ultralytics YOLO export는 Platform이 예상하는 layout을 생성하므로 변환할 필요가 없습니다:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Export format 선택하기#
CVAT는 다양한 export format을 제공합니다. 여기서는 세 가지가 중요합니다:
| CVAT format | 작동 여부 | 참고 |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | 최적 | data.yaml을 포함하므로 label 이름이 그대로 유지됩니다. |
| COCO 1.0 | 예 | 이 형식도 읽을 수 있습니다. polygon과 box가 섞여 있으면 segment로 가져오며, box만 있는 항목은 제외됩니다. |
| COCO Keypoints 1.0 | 예 | pose dataset으로 가져오며, keypoint 수는 가장 일반적인 shape에서 가져옵니다. |
| YOLO 1.1 | 부분 지원 | box는 가져오지만 obj.names 파일은 읽지 않습니다 — class는 class0, class1, …로 들어옵니다. |
모든 COCO annotation에는 읽을 수 있도록 bbox이 있어야 하며, crowd 영역("iscrowd": 1)은 건너뜁니다. Category 이름은 class 이름이 되고, category ID는 archive의 모든 JSON 파일에서 통합되므로 split별 export에서도 일관된 class ID가 유지됩니다.
Platform은 Pascal VOC XML label을 읽지 않으며, VOC export가 명확한 오류 대신 조용히 실패합니다. 이미지는 가져오지만 annotations는 가져오지 않으며, 이미지가 5개 이상인 VOC export에서는 이미지 folder 이름을 딴 단일 class도 추가됩니다. 대신 Ultralytics YOLO 또는 COCO를 선택하십시오.
통합에 추가될 기능#
적절한 export format을 선택하는 단계가 통합을 통해 사라집니다. 통합이 출시되면 CVAT의 이미지 detection 및 segmentation format 중 무엇이든 export하고 업로드할 수 있으며, Platform이 annotations를 해당 YOLO task에 자동으로 매핑합니다.
- 선택할 format 없음 — CVAT의 이미지 detection 및 segmentation export가 label 이름을 유지한 채 YOLO dataset으로 매핑됩니다.
- 하나의 workspace — labeling, training, deployment가 더 이상 별도의 tool과 conversion script에 걸쳐 분산되지 않습니다.
- 계속 annotation하기 — 가져온 dataset은 SAM 기반 smart annotation을 포함하여 Platform의 annotation editor에서 열 수 있습니다.
- 즉시 학습하기 — dataset 처리가 완료되는 즉시 cloud training에 사용할 수 있습니다.