CVAT Entegrasyonu#
Doğrudan CVAT içe aktarma desteği Ultralytics Platform'a geliyor; böylece bir CVAT görüntü tespiti veya segmentasyon dışa aktarımı, seçilecek bir format olmadan olduğu gibi yüklenebilecek.
O zamana kadar bugün çalışan kısa bir yol var; çünkü CVAT zaten Platform'un okuyabildiği Ultralytics YOLO düzeninde dışa aktarım yapıyor.
Bugün CVAT'tan İçe Aktarma#
- CVAT'tan dışa aktar. Görevini aç ve Actions > Export task dataset seçeneğini belirle (bir işten bunu yapmak için Menu > Export job dataset seçeneğini kullan).
- Formatı seç. Görevine uyan Ultralytics YOLO girişini seç — CVAT
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0veUltralytics YOLO Pose 1.0seçeneklerini ayrı ayrı listeler. - Save images seçeneğini etkinleştir,
.zipadını ver ve OK düğmesine tıkla. Görüntüler olmadan arşiv yalnızca ek açıklamaları içerir ve Platform'un içe aktaracağı hiçbir şey olmaz. - Arşivi indir. Dışa aktarım arka planda çalışır — tamamlandığında CVAT'ın Requests sayfasından al.
- Platform'a yükle. ZIP dosyasından yeni bir veri kümesi oluştur.
- Eğit. Çalışma alanından çıkmadan ek açıklamaları düzenle, eğit ve dağıt.
CLI ile Dışa Aktarma#
CVAT'ın CLI'ı 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.zip104 yerine proje kimliğini, format dizesi yerine de görevine uyan varyantı yaz. --with-images yes, Save images anahtarının CLI karşılığıdır; bu olmadan arşiv yalnızca ek açıklamaları içerir.
CVAT'ın Ultralytics YOLO dışa aktarımı Platform'un beklediği düzeni oluşturur; bu nedenle herhangi bir dönüştürme gerekmez:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Dışa Aktarma Formatı Seçme#
CVAT birçok dışa aktarma formatı sunar. Burada üçü önemlidir:
| CVAT Formatı | Çalışır | Notlar |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | En iyi | data.yaml içerir; böylece etiket adların olduğu gibi aktarılır |
| COCO 1.0 | Evet | Bu da okunur; çokgen ve kutuların karışımı segment olarak içe aktarılır, yalnızca kutu içerenler ise çıkarılır |
| COCO Keypoints 1.0 | Evet | Poz veri kümesi olarak içe aktarılır ve anahtar nokta sayısı en yaygın şekilden alınır |
| YOLO 1.1 | Kısmen | Kutular içe aktarılır, ancak obj.names dosyası okunmaz — sınıflar class0, class1, … olarak gelir |
Okunabilmesi için her COCO ek açıklamasının bir bbox içermesi gerekir ve kalabalık bölgeler ("iscrowd": 1) atlanır. Kategori adları
sınıf adlarına dönüşür ve kategori kimlikleri arşivdeki tüm JSON dosyalarında birleştirilir; böylece bölünmüş dışa aktarımlar
sınıf kimliklerini tutarlı biçimde korur.
Platform, Pascal VOC XML etiketlerini okuyamaz ve bir VOC dışa aktarımı açıkça hata vermek yerine sessizce başarısız olur: görüntüler içe aktarılır, ek açıklamalar aktarılmaz ve beş veya daha fazla görüntünün VOC dışa aktarımı ayrıca görüntü klasörünün adını taşıyan tek bir sınıfı da alır. Bunun yerine Ultralytics YOLO veya COCO'yu seç.
Entegrasyon Neler Ekleyebilir?#
Doğru dışa aktarma formatını seçmek, entegrasyonun ortadan kaldıracağı adımdır. Entegrasyon kullanıma sunulduğunda CVAT'ın görüntü tespiti ve segmentasyon formatlarından herhangi biriyle dışa aktarım yapabilecek, bunu yükleyebilecek ve Platform ek açıklamaları uygun YOLO görevi ile kendisi eşleştirecek.
- Format seçmeye gerek yok — CVAT'ın görüntü tespiti 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 yayılmaz
- Ek açıklama eklemeye devam et — içe aktarılan veri kümeleri, SAM destekli akıllı ek açıklama da dahil olmak üzere Platform'un ek açıklama düzenleyicisinde açılır
- Hemen eğit — veri kümeleri işlenmeyi tamamlar tamamlamaz bulut eğitimine hazır olur