Link to this sectionTích hợp CVAT#
Việc nhập trực tiếp từ CVAT đang được phát triển cho Ultralytics Platform, để dữ liệu xuất phát hiện hoặc phân đoạn ảnh từ CVAT có thể được tải lên nguyên trạng mà không cần chọn định dạng.
Cho đến lúc đó, có một cách ngắn gọn hoạt động ngay bây giờ, bởi vì CVAT đã xuất theo bố cục Ultralytics YOLO mà Platform có thể đọc.
Link to this sectionNhập từ CVAT ngay hôm nay#
- Xuất từ CVAT. Mở tác vụ của bạn và chọn Actions > Export task dataset (từ một job thì là Menu > Export job dataset).
- Chọn định dạng. Chọn mục Ultralytics YOLO tương ứng với tác vụ của bạn — CVAT liệt kê riêng các mục
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0vàUltralytics YOLO Pose 1.0. - Bật tùy chọn Save images, đặt tên cho tệp
.zip, và nhấp vào OK. Nếu không có ảnh, tệp lưu trữ sẽ chỉ chứa các nhãn, và Platform sẽ không có gì để nhập. - Tải xuống tệp lưu trữ. Quá trình xuất chạy ở chế độ nền — hãy lấy tệp từ trang Requests của CVAT khi hoàn tất.
- Tải lên Platform. Tạo tập dữ liệu mới từ tệp ZIP.
- Huấn luyện. Chỉnh sửa nhãn, huấn luyện và triển khai mà không cần rời khỏi không gian làm việc.
Link to this sectionXuất bằng CLI#
CVAT's CLI xuất ra tệp lưu trữ tương tự từ thiết bị đầu cuối:
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zipThay thế 104 bằng ID dự án của bạn và chuỗi định dạng bằng biến thể tương ứng với tác vụ của bạn. --with-images yes là lệnh tương đương trong CLI của nút chuyển Save images; nếu không có nó, tệp lưu trữ sẽ chỉ chứa các nhãn.
Bản xuất Ultralytics YOLO của CVAT tạo ra bố cục mà Platform mong đợi, vì vậy không cần phải chuyển đổi gì cả:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Link to this sectionChọn định dạng xuất#
CVAT cung cấp nhiều định dạng xuất. Có ba định dạng quan trọng ở đây:
| Định dạng CVAT | Hoạt động | Lưu ý |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | Tốt nhất | Bao gồm data.yaml, do đó tên nhãn của bạn được giữ nguyên vẹn |
| COCO 1.0 | Có | Cũng có thể đọc; hỗn hợp các đa giác và khung bao được nhập dưới dạng phân đoạn, và các khung bao đơn thuần sẽ bị loại bỏ |
| YOLO 1.1 | Một phần | Khung bao được nhập, nhưng tệp obj.names của nó không được đọc — các lớp đến dưới dạng class0, class1, … |
Platform không đọc nhãn XML của Pascal VOC và việc xuất VOC thất bại một cách âm thầm thay vì thông báo lỗi rõ ràng: ảnh được nhập, nhãn thì không, và việc xuất VOC từ năm ảnh trở lên cũng sẽ lấy ra một lớp duy nhất được đặt tên theo thư mục ảnh của nó. Hãy chọn Ultralytics YOLO hoặc COCO thay thế.
Link to this sectionTích hợp sẽ bổ sung những gì#
Việc chọn đúng định dạng xuất là bước mà tính năng tích hợp sẽ loại bỏ. Khi nó ra mắt, bạn sẽ có thể xuất bất kỳ định dạng phát hiện và phân đoạn ảnh nào của CVAT, tải lên và Platform sẽ tự ánh xạ các nhãn sang tác vụ YOLO tương ứng.
- Không cần chọn định dạng — các tệp xuất phát hiện và phân đoạn ảnh của CVAT được ánh xạ tới tập dữ liệu YOLO với tên nhãn được bảo lưu
- Một không gian làm việc — việc gán nhãn, huấn luyện và triển khai không còn nằm rải rác trên các công cụ riêng biệt và tập lệnh chuyển đổi nữa
- Tiếp tục gán nhãn — các tập dữ liệu đã nhập sẽ mở trong trình chỉnh sửa nhãn của Platform, bao gồm cả tính năng gán nhãn thông minh hỗ trợ bởi SAM
- Huấn luyện ngay lập tức — các tập dữ liệu sẵn sàng cho huấn luyện trên đám mây ngay khi xử lý xong
Các tích hợp Labelbox, Roboflow và Ultralytics HUB hoạt động ngay hôm nay, và Platform nhập trực tiếp các tập dữ liệu YOLO, COCO và Ultralytics NDJSON.