支援的任務與格式
讓標註意義對應需要評估的任務。
格式描述資料如何儲存；任務描述預測與參考標籤的意義。匯入時請同時確認兩者。
影像格式
| 來源 | 支援的標註用途 |
|---|---|
| COCO JSON / RLE | 框、多邊形、實例遮罩；明確輪廓可轉為旋轉框 |
| YOLO TXT / YAML | 框、多邊形、旋轉框 |
| 類別資料夾／分類資訊清單 | 每張影像一個類別 |
| Pascal VOC XML | 框與支援的多邊形擴充 |
| LabelMe JSON | 矩形與多邊形；群組部件保留為同一實例 |
| CreateML | 偵測資訊清單與引用影像 |
| Open Images CSV | 邊界框、類別描述與保留的來源旗標 |
| RetinaNet Keras CSV | 無標頭的 image,x1,y1,x2,y2,class_name 列與影像 |
COCO／YOLO 的框與遮罩支援不代表支援關鍵點。框轉遮罩與多邊形轉框會明確提供選項；請審查對標籤的影響。
YOLO 來源
data.yaml 與 dataset.yaml 支援類別清單或索引對應，以及分割資料夾或影像清單。參考必須位於受檢來源內。空標籤表示已知無物件；缺少標籤保留未完成狀態。
表格
CSV、TSV 與 Parquet 支援表格分類及回歸。匯入前檢查欄位對應與目標。