Tích hợp CVAT#
Các tính năng nhập trực tiếp CVAT sắp có trên Ultralytics Platform, để bản xuất phát hiện hoặc phân đoạn ảnh từ CVAT có thể tải lên nguyên bản 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.
Nhập 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
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0vàUltralytics YOLO Pose 1.0riêng biệt. - Bật tùy chọn Save images, đặt tên cho
.zip, và nhấp vào OK. Nếu không có ảnh, tệp lưu trữ chỉ chứa các chú thích (annotation) và Platform sẽ không có gì để nhập. - Tải xuống tệp lưu trữ. Quá trình xuất chạy ngầm — hãy lấy tệp từ trang Requests của CVAT khi quá trình hoàn tất.
- Tải lên Platform. Tạo tập dữ liệu mới từ tệp ZIP.
- Huấn luyện. Chỉnh sửa chú thích, huấn luyện và đưa vào triển khai mà không cần rời khỏi không gian làm việc.
Xuất bằng CLI#
CLI của CVAT xuất cùng một tệp lưu trữ từ dòng lệnh:
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 khớp với tác vụ của bạn. --with-images yes tương đương với công tắc Save images trong CLI; nếu thiếu nó, tệp lưu trữ sẽ chỉ chứa chú thích.
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/Chọn Định Dạng Xuất#
CVAT cung cấp nhiều định dạng xuất. Có ba định dạng quan trọng sau:
| Định dạng CVAT | Trạng thái | Lưu ý |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | Tốt nhất | Bao gồm data.yaml, nhờ 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 |
| COCO Keypoints 1.0 | Có | Nhập dưới dạng dataset pose, với số lượng keypoint được lấy từ shape phổ biến nhất |
| YOLO 1.1 | Một phần | Các hộp giới hạn (boxes) được nhập, nhưng tệp obj.names của nó không được đọc — các lớp (classes) đến dưới dạng class0, class1, … |
Mỗi annotation COCO phải mang một bbox để được đọc và các vùng crowd ("iscrowd": 1) sẽ bị bỏ qua. Tên category
trở thành tên class và ID category được hợp nhất trên tất cả các tệp JSON trong kho lưu trữ, do đó các bản xuất theo split giữ nguyên
id class nhất quán.
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.
Những Gì Tích Hợp Sẽ Bổ Sung#
Việc chọn đúng định dạng xuất là bước mà tính năng tích hợp sẽ loại bỏ. Khi 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 động ánh xạ các chú thích 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 workspace duy nhất — việc gắn nhãn, huấn luyện và triển khai không còn phải trải qua các công cụ rời rạc và script chuyển đổi nữa
- Tiếp tục chú thích — các tập dữ liệu đã nhập sẽ mở trong trình chỉnh sửa chú thích của Platform, bao gồm tính năng chú thích thông minh hỗ trợ bởi SAM
- Huấn luyện ngay lập tức — các tập dữ liệu đã sẵn sàng để huấn luyện trên đám mây ngay khi xử lý xong