Link to this sectionIntegração 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 tal qual, sem nenhum formato para escolher.
Até lá, há um caminho curto que funciona hoje, porque o CVAT já exporta no layout do Ultralytics YOLO que a Platform lê.
Link to this sectionImportar 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 a opção Save images, 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 — recolhe-a na página Requests do CVAT quando terminar.
- Carrega para a Platform. Cria um novo conjunto de dados a partir do ZIP.
- Treina. Edita as anotações, treina e implementa sem sair do espaço de trabalho.
Link to this sectionExportar com a CLI#
A 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 ID do teu projeto e a string de formato pela variante correspondente à tua tarefa. --with-images yes é o equivalente na CLI do botão Save images; sem ele, o arquivo contém 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/Link to this sectionEscolher 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 dos teus rótulos 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 |
| YOLO 1.1 | Parcialmente | As caixas são importadas, mas o ficheiro obj.names não é lido — as classes chegam como class0, class1, … |
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.
Link to this sectionO que a Integração Adicionará#
Escolher o formato de exportação correto é o passo que a integração elimina. Assim que for lançada, poderás exportar qualquer um dos formatos de deteção e segmentação de imagens do CVAT, carregá-lo, e a Platform mapeará as anotações para a tarefa YOLO correspondente por si mesma.
- 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
- Um único espaço de trabalho — a rotulagem, o treino e a implementação deixam de abranger ferramentas separadas e um script de conversão
- Continua a rotular — 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 estão prontos para treino na cloud assim que terminam o processamento
As integrações do Labelbox, Roboflow e Ultralytics HUB funcionam hoje, e a Platform importa conjuntos de dados YOLO, COCO e Ultralytics NDJSON diretamente.