Tích hợp CVAT#
Tính năng import trực tiếp từ CVAT sẽ sớm có trên Ultralytics Platform, để export phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn ảnh từ CVAT được upload nguyên trạng mà không cần chọn format.
Trong thời gian chờ đợi, bạn có thể sử dụng quy trình ngắn hoạt động ngay hôm nay, vì CVAT đã export theo layout Ultralytics YOLO mà Platform có thể đọc.
Import từ CVAT ngay hôm nay#
- Export từ CVAT. Mở task của bạn và chọn Actions > Export task dataset (từ một job, chọn Menu > Export job dataset).
- Chọn format. Chọn mục Ultralytics YOLO khớp 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
.zip, rồi nhấp OK. Nếu không có images, archive chỉ chứa annotations và Platform không có gì để import. - Download archive. Quá trình export chạy ở chế độ nền — khi hoàn tất, hãy lấy archive từ trang Requests của CVAT.
- Upload lên Platform. Tạo dataset mới từ file ZIP.
- Train. Chỉnh sửa annotations, train và deploy mà không cần rời workspace.
Export bằng CLI#
CLI của CVAT export cùng archive 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 project ID của bạn và thay chuỗi format bằng biến thể khớp với task. --with-images yes là phiên bản CLI tương đương với tùy chọn Save images; nếu không có tùy chọn này, archive chỉ chứa annotations.
Export Ultralytics YOLO của CVAT tạo ra layout mà Platform mong đợi, vì vậy không cần chuyển đổi:
archive.zip/
├── data.yaml # class names Platform reads
├── images/train/
└── labels/train/Chọn Format Export#
CVAT cung cấp nhiều format export. Có ba format phù hợp ở đây:
| Format CVAT | Hoạt động | Ghi chú |
|---|---|---|
| Ultralytics YOLO | Tốt nhất | Bao gồm data.yaml, vì vậy tên label của bạn được giữ nguyên |
| COCO 1.0 | Có | Cũng có thể đọc; hỗn hợp polygon và box được import dưới dạng segment, còn các annotation chỉ có box sẽ bị loại bỏ |
| COCO Keypoints 1.0 | Có | Được import dưới dạng pose dataset, với số lượng keypoint lấy theo shape phổ biến nhất |
| YOLO 1.1 | Một phần | Các box được import, nhưng file obj.names của format này không được đọc — các class được đưa vào dưới dạng class0, class1, … |
Mỗi annotation COCO phải có bbox để được đọc, còn các vùng crowd ("iscrowd": 1) sẽ bị bỏ qua. Tên category
trở thành tên class, và các category ID được đồng nhất trên tất cả file JSON trong archive, vì vậy các bản export theo từng split vẫn giữ
class ID nhất quán.
Platform không đọc label XML của Pascal VOC, và một bản export VOC sẽ âm thầm thất bại thay vì báo lỗi rõ ràng: images được import, annotations thì không, đồng thời bản export VOC có từ năm images trở lên cũng lấy thêm một class duy nhất được đặt tên theo thư mục chứa images. Thay vào đó, hãy chọn Ultralytics YOLO hoặc COCO.
Tích hợp sẽ bổ sung gì#
Việc chọn đúng format export là bước mà integration sẽ loại bỏ. Khi được phát hành, bạn sẽ export bất kỳ format phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn ảnh nào của CVAT, upload lên, và Platform sẽ tự ánh xạ annotations vào YOLO task tương ứng.
- Không cần chọn format — các bản export phát hiện đối tượng và phân đoạn ảnh của CVAT được ánh xạ vào một YOLO dataset với tên label được giữ nguyên
- Một workspace — labeling, training và deployment không còn phải trải rộng trên các tool riêng biệt cùng một script chuyển đổi
- Tiếp tục annotation — các dataset được import sẽ mở trong annotation editor của Platform, bao gồm cả tính năng smart annotation được hỗ trợ bởi SAM
- Train ngay lập tức — dataset sẵn sàng cho cloud training ngay khi hoàn tất xử lý