Label Studio 통합#
Label Studio에서 직접 가져오는 기능이 Ultralytics Platform에 추가될 예정이며, 원본 이미지 탐지 또는 세그멘테이션 내보내기를 형식을 선택하지 않고 그대로 업로드할 수 있습니다.
그때까지는 지금 바로 사용할 수 있는 간단한 방법이 있습니다. Label Studio의 YOLO with Images 내보내기는 클래스 목록까지 포함하여 Platform에서 읽을 수 있는 형식입니다.
지금 Label Studio에서 가져오기#
- Label Studio에서 내보냅니다. 프로젝트를 열고 Export를 클릭합니다.
- 이미지가 포함된 형식을 선택합니다. **YOLO with Images**를 선택하고 Export를 클릭합니다.
- Platform에 업로드. ZIP 파일에서 새 데이터셋을 생성합니다.
- 학습. 작업 공간을 벗어나지 않고 주석을 편집하고, 학습한 다음, 배포합니다.

Label Studio의 YOLO 및 COCO 옵션은 이미지 없이 레이블 파일만 생성합니다. 일반적으로 이미지가 Label Studio가 가리키는 URL에 있기 때문입니다. 이러한 아카이브를 Platform에 업로드하면 이미지가 없는 데이터셋이 생성됩니다. 대신 with Images 변형을 선택합니다.
API로 내보내기#
Label Studio의 내보내기 API는 exportType에 형식 이름을 지정하여 동일한 아카이브를 반환합니다.
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_IMAGES과 YOLO_OBB_WITH_IMAGES은 같은 방식으로 작동합니다. 최신 개인용 액세스 토큰은 사용 전에 만료 시간이 짧은 베어러 토큰으로 교환되므로, 인스턴스에서 발급하는 토큰 유형을 확인하세요. 대규모 프로젝트에는 스냅샷 엔드포인트를 사용하세요. 이 엔드포인트는 백그라운드 작업으로 내보내기를 생성한 후 ID로 다운로드하며, SDK의 export_yolo_with_images.py 예제가 바로 이 작업을 수행합니다.
Label Studio의 YOLO 내보내기에는 레이블과 함께 클래스 목록도 포함되며, Platform에서 이를 읽습니다.
archive.zip/
├── classes.txt # class names Platform reads first
├── notes.json # fallback, used only when classes.txt is missing or empty
├── images/
└── labels/아카이브는 Label Studio에서 생성된 그대로 업로드합니다. Platform은 아카이브 루트에서 classes.txt 및 notes.json을 찾으므로, 내보내기 파일을 다른 폴더 안에 다시 압축하면 레이블 이름이 사라지고 클래스가 class0, class1 등으로 가져와집니다.
내보내기 형식 선택#
Label Studio는 여러 내보내기 형식을 제공합니다. 이미지 탐지 및 세그멘테이션의 경우:
| Label Studio 형식 | 지원 여부 | 참고 사항 |
|---|---|---|
| YOLO with Images | 최적 | classes.txt과 이미지를 포함하므로 한 번만 업로드하면 됩니다. |
| COCO with Images | 예 | 이 형식도 읽을 수 있습니다. 다각형과 박스가 섞인 경우 세그먼트로 가져오며, 박스만 있는 항목은 제외됩니다. |
| YOLO / COCO | 아니요 | 어노테이션 파일만 포함되므로 이미지 없이 데이터셋을 가져옵니다. |
| Pascal VOC XML | 아니요 | XML 레이블 파일은 읽을 수 없습니다. |
COCO 내보내기의 모든 어노테이션에는 읽기에 필요한 bbox이 있어야 하며, 군중 영역("iscrowd": 1)은 건너뜁니다. 또한 카테고리 이름이 클래스 이름으로 사용되므로 COCO 아카이브의 레이블을 유지하기 위해 classes.txt가 필요하지 않습니다.
Platform은 Pascal VOC XML 레이블을 읽지 않습니다. VOC 내보내기는 오류를 명확히 표시하지 않고 조용히 실패합니다. 이미지는 가져오지만 어노테이션은 가져오지 않습니다. 대신 YOLO with Images 또는 COCO with Images를 선택하세요.
통합에 추가될 기능#
적절한 내보내기 형식을 선택하는 과정은 이 통합을 통해 없어집니다. 기능이 출시되면 Label Studio의 이미지 탐지 및 세그멘테이션 형식 중 하나로 내보내고 업로드하기만 하면 Platform에서 어노테이션을 해당 YOLO 작업에 자동으로 매핑합니다.
- 선택할 형식이 없습니다 — Label Studio의 이미지 탐지 및 세그멘테이션 내보내기를 레이블 이름을 유지한 YOLO 데이터셋으로 매핑합니다.
- 단일 작업 공간 — 레이블링, 학습, 배포에 여러 도구와 변환 스크립트를 따로 사용할 필요가 없습니다
- 주석 작업 계속하기 — 가져온 데이터셋은 SAM 기반 스마트 주석 기능을 포함한 Platform의 주석 편집기에서 열립니다
- 즉시 학습 — 데이터셋 처리가 끝나는 즉시 클라우드 학습에 사용할 수 있습니다
자주 묻는 질문#
아카이브에
classes.txt과 이미지가 포함되도록 YOLO with Images를 선택하세요. COCO with Images도 가져올 수 있습니다. 일반 YOLO 및 COCO 옵션은 레이블 파일만 생성하며, Pascal VOC XML은 읽을 수 없습니다.일반
YOLO또는COCO내보내기를 사용했습니다. Label Studio는 일반적으로 URL에서 이미지를 제공하므로 해당 아카이브에는 이미지가 없습니다. with Images 변형으로 다시 내보내세요.Platform은 아카이브 루트에서
classes.txt을 읽으며, 없으면notes.json을 대체 항목으로 읽습니다. 내보내기 파일은 Label Studio에서 생성된 그대로 업로드하세요. 다른 폴더 안에 다시 압축하면 클래스 목록을 읽을 수 없습니다.네.
exportType=YOLO_WITH_IMAGES을 사용하거나COCO_WITH_IMAGES및YOLO_OBB_WITH_IMAGES를 지정하여 내보내기 엔드포인트를 호출하세요. 대규모 프로젝트에서는 백그라운드 작업으로 내보내기를 생성하는 스냅샷 엔드포인트를 사용하세요.