Tích hợp CVAT#
Tính năng nhập trực tiếp từ CVAT sắp có trên Ultralytics Platform, cho phép tải lên nguyên trạng bản xuất phát hiện hoặc phân đoạn ảnh từ CVAT mà không cần chọn định dạng.
Trong thời gian chờ đợi, hiện đã có một quy trình ngắn gọn để sử dụng, vì CVAT vốn xuất dữ liệu theo cấu trúc Ultralytics YOLO mà Platform có thể đọc.
Nhập từ CVAT ngay hôm nay#
- Xuất từ CVAT. Mở task của bạn và chọn Actions > Export task dataset (nếu đang ở trong một job, chọn Menu > Export job dataset).
- Chọn định dạng. Chọn mục Ultralytics YOLO phù hợp với task của bạn — CVAT liệt kê riêng
Ultralytics YOLO Detection 1.0,Ultralytics YOLO Segmentation 1.0,Ultralytics YOLO Oriented Bounding Boxes 1.0vàUltralytics YOLO Pose 1.0. - Bật Save images, đặt tên cho
.ziprồi nhấp OK. Nếu không có ảnh, tệp lưu trữ chỉ chứa annotation và Platform sẽ không có gì để nhập. - Tải tệp lưu trữ xuống. Quá trình xuất chạy trong nền — khi hoàn tất, hãy lấy tệp từ trang Requests của CVAT.
- Tải lên Platform. Tạo dataset mới từ tệp ZIP.
- Huấn luyện. Chỉnh sửa annotation, huấn luyện và triển khai mà không cần rời khỏi workspace.
Xuất bằng CLI#
CLI của CVAT xuất cùng một tệp lưu trữ từ terminal:
pip install cvat-cli
cvat-cli project export-dataset --format "Ultralytics YOLO Detection 1.0" --with-images yes 104 dataset.zipThay 104 bằng ID dự án của bạn và chuỗi định dạng bằng biến thể phù hợp với task của bạn. --with-images yes tương đương với tùy chọn Save images trong CLI; nếu không bật tùy chọn này, tệp lưu trữ chỉ chứa annotation.
Tính năng xuất Ultralytics YOLO của CVAT tạo ra cấu trúc mà Platform mong đợi, vì vậy không cần chuyển đổi:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Chọn định dạng xuất#
CVAT hỗ trợ nhiều định dạng xuất. Có ba định dạng đáng chú ý ở đây:
| Định dạng CVAT | Khả năng hoạt động | Ghi chú |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | Tốt nhất | Bao gồm data.yaml, nhờ đó tên nhãn được giữ nguyên |
| COCO 1.0 | Có | Cũng đọc được; dữ liệu kết hợp polygon và bounding box sẽ được nhập dưới dạng phân đoạn, còn các annotation chỉ có bounding box sẽ bị loại bỏ |
| COCO Keypoints 1.0 | Có | Được nhập dưới dạng dataset pose, với số lượng keypoint lấy theo hình dạng phổ biến nhất |
| YOLO 1.1 | Một phần | Bounding box được nhập, nhưng tệp obj.names của định dạng này không được đọc — các lớp được nhận dưới dạng class0, class1, … |
Mỗi annotation COCO phải có bbox thì mới được đọc, còn các vùng crowd ("iscrowd": 1) sẽ bị bỏ qua. Tên category
trở thành tên lớp, và ID category được đồng nhất trên tất cả các tệp JSON trong tệp lưu trữ, vì vậy các bản xuất theo từng split vẫn giữ
ID lớp nhất quán.
Platform không đọc nhãn XML của Pascal VOC, và quá trình xuất VOC âm thầm thất bại thay vì báo lỗi: ảnh được nhập nhưng annotation thì không; ngoài ra, bản xuất VOC có từ năm ảnh trở lên còn tự thêm một lớp duy nhất mang tên thư mục chứa ảnh. Thay vào đó, hãy chọn Ultralytics YOLO hoặc COCO.
Tích hợp sẽ bổ sung những gì#
Tích hợp sẽ loại bỏ bước chọn đúng định dạng xuất. Khi tính năng được phát hành, bạn có thể xuất bất kỳ định dạng phát hiện hoặc phân đoạn ảnh nào của CVAT, tải lên và Platform sẽ tự ánh xạ annotation sang task YOLO tương ứng.
- Không cần chọn định dạng — các bản xuất phát hiện và phân đoạn ảnh của CVAT được ánh xạ thành dataset YOLO mà vẫn giữ nguyên tên nhãn
- Một workspace — gán nhãn, huấn luyện và triển khai không còn phải dùng nhiều công cụ riêng biệt cùng một script chuyển đổi
- Tiếp tục gán nhãn — các dataset đã nhập có thể mở trong trình chỉnh sửa annotation của Platform, bao gồm tính năng gán nhãn thông minh bằng SAM
- Huấn luyện ngay — dataset sẵn sàng cho huấn luyện trên đám mây ngay khi xử lý xong
Câu hỏi thường gặp#
Chọn mục Ultralytics YOLO phù hợp với task của bạn và bật Save images. Định dạng này bao gồm
data.yaml, nhờ đó tên lớp được giữ nguyên. COCO 1.0 và COCO Keypoints 1.0 cũng được nhập, trong khi YOLO 1.1 làm mất tên lớp và Pascal VOC được nhập nhưng không có annotation.Tùy chọn Save images đã bị tắt hoặc quá trình xuất bằng CLI được chạy mà không có
--with-images yes. Khi đó, tệp lưu trữ chỉ chứa annotation. Hãy xuất lại và bao gồm ảnh.Có. Hãy dùng
Ultralytics YOLO Segmentation 1.0hoặcUltralytics YOLO Pose 1.0, hoặc các biến thể COCO. Bản xuất COCO kết hợp polygon và bounding box sẽ được nhập dưới dạng dataset phân đoạn, đồng thời loại bỏ các annotation chỉ có bounding box.Bạn sẽ có thể tải lên nguyên trạng bất kỳ bản xuất phát hiện hoặc phân đoạn ảnh nào từ CVAT, và Platform sẽ tự ánh xạ sang task YOLO tương ứng. Các dataset hiện được nhập bằng định dạng xuất Ultralytics YOLO sẽ tiếp tục hoạt động như trước.