Ultralytics YOLO27:
Get Started
Coming Soon

CVAT Entegrasyonu#

Doğrudan CVAT içe aktarma özelliği Ultralytics Platform'a geliyor; böylece CVAT görüntü tespit veya segmentasyon dışa aktarımını biçim seçmeden olduğu gibi yükleyebileceksin.

O zamana kadar, bugün kullanabileceğin kısa bir yol var; çünkü CVAT zaten Platform'un okuyabildiği Ultralytics YOLO düzeninde dışa aktarım yapıyor.

Bugün CVAT'tan İçe Aktar#

  1. CVAT'tan dışa aktar. Görevini aç ve İşlemler > Görev veri kümesini dışa aktar'ı seç (bir işten yapıyorsan Menü > İş veri kümesini dışa aktar).
  2. Biçimi seç. Görevine uygun Ultralytics YOLO seçeneğini seç — CVAT, Ultralytics YOLO Detection 1.0, Ultralytics YOLO Detection Track 1.0, Ultralytics YOLO Segmentation 1.0, Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0, Ultralytics YOLO Pose 1.0 ve Ultralytics YOLO Classification 1.0 seçeneklerini ayrı ayrı listeler.
  3. Görüntüleri kaydet seçeneğini etkinleştir, .zip adını ver ve Tamam'a tıkla. Görüntüleri kaydet, CVAT Online'da ücretli bir özelliktir; bu özellik olmadan arşivde yalnızca etiketler bulunur. Bu nedenle yüklemeden önce images/ klasörüne görüntülerini ekle ve klasör yapısının labels/ ile aynı olmasını sağla.
  4. Arşivi indir. Dışa aktarım arka planda çalışır — tamamlandığında CVAT'ın İstekler sayfasından indir.
  5. Platform'a yükle. ZIP'ten yeni bir veri kümesi oluştur.
  6. Eğit. Çalışma alanından çıkmadan açıklamaları düzenle, eğit ve dağıt.

Ultralytics Platform CVAT Veri Kümesi İçe Aktarımı

CLI ile Dışa Aktar#

CVAT'ın CLI aracı, aynı arşivi terminalden dışa aktarır:

pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zip

104 değerini proje kimliğinle, biçim dizesini ise görevine uygun seçenekle değiştir. --with-images yes, CLI'daki Görüntüleri kaydet anahtarının karşılığıdır; bu seçenek olmadan arşivde yalnızca etiketler bulunur. Bu nedenle yüklemeden önce images/ klasörüne görüntülerini ekle ve klasör yapısının labels/ ile aynı olmasını sağla.

CVAT'ın Ultralytics YOLO dışa aktarımı, Platform'un beklediği düzeni oluşturur; dolayısıyla dönüştürme gerekmez:

archive.zip/
├── data.yaml          # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/

Her Dışa Aktarım Neleri Korur?#

Her Ultralytics YOLO biçimi, yalnızca görevinin desteklediği CVAT şekillerini yazar; bu nedenle etiketleme biçimine uygun olanı seç:

  • Tespit, dikdörtgenleri korur ancak döndürülmüş olanları atlar — bunları Yönlendirilmiş Sınırlayıcı Kutular ile dışa aktar
  • Tespit Takibi, dikdörtgenleri ve izleme kimliğini korur; Platform bunları kutu olarak içe aktarır ve izleme kimliğini yok sayar
  • Segmentasyon, çokgenleri ve maskeleri korur, maskeleri çokgenlere dönüştürür ve dikdörtgenleri atar
  • Poz, yalnızca iskeletleri korur; bağımsız noktalar dışa aktarılmaz
  • Sınıflandırma, etiketleri korur; etiketi olmayan görüntüler no_label sınıfına alınır

Hiçbiri çoklu çizgileri yazmaz.

Dışa Aktarım Biçimi Seçme#

CVAT birçok dışa aktarım biçimi sunar. Burada önemli olanlar:

CVAT BiçimiUyumlulukNotlar
Ultralytics YOLOEn iyidata.yaml dosyasını içerir; böylece etiket adların olduğu gibi aktarılır
COCO 1.0EvetBu biçim de okunur; çokgen ve kutu karışımı, segmentasyon olarak içe aktarılır ve yalnızca kutu içerenler atılır
COCO Keypoints 1.0EvetAnahtar nokta sayısı en sık görülen şekle göre belirlenerek poz veri kümesi olarak içe aktarılır
YOLO 1.1KısmenKutular içe aktarılır, ancak obj.names dosyası okunmaz — sınıflar class0, class1, … olarak aktarılır
Görüntüler için CVATHayırXML açıklamaları henüz okunmuyor; aynı durum Video için CVAT için de geçerli

Her COCO açıklamasının okunabilmesi için bir bbox içermesi gerekir; kalabalık bölgeler ("iscrowd": 1) atlanır. CVAT, maskeleri COCO'ya kalabalık bölgeler olarak yazar; bu nedenle maskeleri Ultralytics YOLO Segmentasyon ile dışa aktar. Kategori adları sınıf adlarına dönüşür ve kategori kimlikleri arşivdeki tüm JSON dosyalarında birleştirilir; böylece ayrı bölümler halinde dışa aktarımlar tutarlı sınıf kimliklerini korur. Birkaç çokgen olarak kaydedilen bir nesne tek bir çokgende birleştirilir.

CVAT XML ve Pascal VOC açıklamaları olmadan içe aktarılır

Platform, görüntüler için CVAT, video için CVAT veya Pascal VOC XML etiketlerini okumaz; bu dışa aktarımlar hata vermek yerine sessizce başarısız olur: görüntüler içe aktarılır, açıklamalar aktarılmaz ve beş veya daha fazla görüntünün dışa aktarımında görüntü klasörlerinin adları sınıf olarak eklenir. Bunun yerine Ultralytics YOLO veya COCO'yu seç.

Entegrasyon Neler Getirecek?#

Entegrasyon, doğru dışa aktarım biçimini seçme adımını ortadan kaldırır. Kullanıma sunulduğunda CVAT'ın görüntü tespit ve segmentasyon biçimlerinden herhangi biriyle dışa aktarım yapıp dosyayı yükleyebileceksin; Platform açıklamaları uygun YOLO görevine otomatik olarak eşleştirecek.

  • Biçim seçmeye gerek yok — CVAT'ın görüntü tespit ve segmentasyon dışa aktarımları, etiket adları korunarak bir YOLO veri kümesine eşlenir
  • Tek çalışma alanı — etiketleme, eğitim ve dağıtım artık ayrı araçlara ve bir dönüştürme betiğine bölünmez
  • Açıklama eklemeye devam et — içe aktarılan veri kümeleri, SAM destekli akıllı açıklama ekleme dâhil Platform'un açıklama düzenleyicisinde açılır
  • Hemen eğit — işleme tamamlanır tamamlanmaz veri kümeleri bulut eğitimine hazır olur
Şimdi kullanılabilir

Labelbox ve Roboflow entegrasyonları bugün çalışıyor ve Platform, YOLO, COCO, LabelMe JSON ve Ultralytics veya Labelbox NDJSON veri kümelerini doğrudan içe aktarıyor.

Sık Sorulan Sorular#

  • Görevine uygun Ultralytics YOLO seçeneğini belirle ve Save images seçeneğini etkinleştir. Bu seçenek data.yaml dosyasını içerir; böylece sınıf adları olduğu gibi aktarılır. COCO 1.0 ve COCO Keypoints 1.0 da içe aktarılır; YOLO 1.1 sınıf adlarını kaybeder, CVAT XML ve Pascal VOC ise anotasyonlar olmadan içe aktarılır.

  • Save images anahtarı kapalıydı veya CLI dışa aktarma işlemi --with-images yes olmadan çalıştırıldı. Bu durumda arşivde yalnızca etiketler bulunur. Görüntüleri de içerecek şekilde yeniden dışa aktar ya da Save images seçeneği olmayan bir CVAT Online planındaysan ZIP dosyasına labels/ ile aynı yapıda bir images/ klasörü ekle.

  • Evet. Ultralytics YOLO Segmentation 1.0 veya Ultralytics YOLO Pose 1.0 ya da COCO varyantlarını kullan. Maskeler için maskeleri çokgenlere dönüştüren Ultralytics YOLO Segmentation dışa aktarma seçeneği gerekir; poz içinse CVAT iskeletleri gerekir. Çokgenleri ve kutuları bir arada içeren bir COCO dışa aktarımı, segment veri kümesi olarak içe aktarılır ve yalnızca kutu içeren anotasyonları atar.

  • Herhangi bir CVAT görüntü algılama veya segmentasyon dışa aktarımını olduğu gibi yükleyebilecek, Platform da bunu uygun YOLO görevine otomatik olarak eşleyecek. Bugün Ultralytics YOLO dışa aktarma seçeneğiyle içe aktardığın veri kümeleri değişiklik olmadan çalışmaya devam edecek.

Katkıda Bulunanlar
GLglenn-jocher4RAraimbekovm3PDpderrenger1SEsergiuwaxmann1

Yorumlar