Integração CVAT#
As importações diretas do CVAT estão chegando ao Ultralytics Platform, para que uma exportação de detecção ou segmentação de imagens do CVAT seja carregada exatamente como está, sem precisar escolher um formato.
Até lá, há um caminho curto que funciona hoje, porque o CVAT já exporta no layout do Ultralytics YOLO que a Platform lê.
Importar do CVAT Hoje#
- Exportar do CVAT. Abra a tua tarefa e escolhe Actions > Export task dataset (a partir de um trabalho, é Menu > Export job dataset).
- Escolhe o formato. Escolhe a entrada Ultralytics YOLO correspondente à tua tarefa — o CVAT lista
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0eUltralytics YOLO Pose 1.0separadamente. - Ativa Guardar imagens, nomeia o
.zipe clica em OK. Sem as imagens, o arquivo contém apenas anotações e a Platform não tem nada para importar. - Descarrega o arquivo. A exportação é executada em segundo plano — obtém-no na página de Pedidos do CVAT quando terminar.
- Carrega para a Platform. Cria um novo conjunto de dados a partir do ficheiro ZIP.
- Treina. Edita as anotações, treina e implementa sem sair do espaço de trabalho.
Exportar com a CLI#
O CLI do CVAT exporta o mesmo arquivo a partir de um terminal:
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zipSubstitui 104 pelo teu ID de projeto e a string de formato pela variante correspondente à tua tarefa. --with-images yes é o equivalente via CLI do interruptor Guardar imagens; sem ele, o arquivo conterá apenas anotações.
A exportação Ultralytics YOLO do CVAT produz o layout que a Platform espera, por isso nada precisa de ser convertido:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Escolhendo um Formato de Exportação#
O CVAT oferece muitos formatos de exportação. Três importam aqui:
| Formato CVAT | Funciona | Notas |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | Melhor | Envia data.yaml, para que os nomes das tuas etiquetas cheguem intactos |
| COCO 1.0 | Sim | Lido também; uma mistura de polígonos e caixas é importada como segmento, e as que têm apenas caixas são descartadas |
| COCO Keypoints 1.0 | Sim | Importa como um conjunto de dados de pose, com a contagem de pontos-chave obtida da forma mais comum |
| YOLO 1.1 | Parcialmente | As caixas são importadas, mas o respetivo ficheiro obj.names não é lido — as classes chegam como class0, class1, … |
Cada anotação COCO deve conter um bbox para ser lida, e as regiões de multidão ("iscrowd": 1) são ignoradas. Os nomes das categorias tornam-se os nomes das classes, e os IDs das categorias são unificados em todos os arquivos JSON no arquivo compactado, de modo que as exportações por divisão mantêm IDs de classe consistentes.
A Platform não lê rótulos XML do Pascal VOC, e uma exportação do VOC falha silenciosamente em vez de ruidosamente: as imagens são importadas, as anotações não, e uma exportação do VOC de cinco ou mais imagens também recolhe uma única classe com o nome da sua pasta de imagens. Escolhe Ultralytics YOLO ou COCO em vez disso.
O que a Integração Adicionará#
Escolher o formato de exportação correto é o passo que a integração remove. Assim que for lançado, poderás exportar qualquer um dos formatos de deteção e segmentação de imagens do CVAT, carregá-lo e a Platform mapeará automaticamente as anotações para a tarefa YOLO correspondente.
- Sem formato para escolher — as exportações de deteção e segmentação de imagens do CVAT mapeiam para um conjunto de dados YOLO com os nomes dos rótulos preservados
- Uma área de trabalho — rotulagem, treinamento e implantação param de abranger ferramentas separadas e um script de conversão
- Continua a anotar — os conjuntos de dados importados abrem-se no editor de anotações da Platform, incluindo a anotação inteligente alimentada por SAM
- Treina imediatamente — os conjuntos de dados ficam prontos para treino na cloud assim que terminam o processamento