2023年5月1日 · cvat有两大最关键的功能：支持团队协作标注；自动化标注。这使得cvat很适合当作人工智能团队的标注工具，但尽管cvat提供了一个直观的在线版本，对于追求深度定制和团队使用的项目来说，本地部署则显得尤为重要。

Applicable for all computer vision tasks in 2D except for Video Tracking. For export of images: Supported annotations: Bounding Boxes, Polygons, Polylines, Points, Cuboids, Ellipses, Skeletons, Tags, Masks. Attributes: Supported. Tracks: Can be exported, but track id will be lost. The downloaded file is a zip archive with following structure:

2024年12月24日 · 新建一组数据组，拖拽上传，完成后点击末尾的 Submit 提交. 3. 点击 Jobs，打开刚刚上传的图片. 4. 选择方形，选择对应的标签，点击 Shape. 5. 点击两点，就可以绘制一个框，右侧则会出现一个新的标签，表示这个框记录成功. 6. 不断添加，直到所有对象都被框出. 7. 点击向后箭头，切换到下一张，继续打标签. 8. 所有图片标注完成后，点击 Save 保存. 4. 导出数据集. 1. 点击项目，选择特定数据集，点击导出. 2. 选择数据集格式，下载数据集. 3. 最终得到一个压 …

2024年8月21日 · CVAT：适合大规模、多用户协作的标注项目，功能强大，支持多种标注类型和自动化标注，但需要较高的资源和技术投入。 下面是对LabelImg、VoTT、Labelme、CVAT四个图像标注工具的优缺点进行的比较表：

2024年7月24日 · 本文介绍了如何在AI标注平台上进行数据集导入（支持多种格式），上传预标注标签（包括YOLO、COCO等），以及导出数据集的过程。 同时提及了标签格式的常见类型和可能的付费功能——保存图像。 您只能将数据集导入到项目中。 在这种情况下，数据将被拆分为子集。 要导入数据集，请在 Project 页面上执行以下操作： 按下 Import dataset 按钮。 选择数据集格式（如果在导出过程中未指定自定义名称，则格式将位于存档名称中）。 将文件拖拽到文件上 …

2022年6月15日 · 新建一组数据组，拖拽上传，完成后点击末尾的 Submit 提交. 3. 点击 Jobs，打开刚刚上传的图片. 4. 选择方形，选择对应的标签，点击 Shape. 5. 点击两点，就可以绘制一个框，右侧则会出现一个新的标签，表示这个框记录成功. 6. 不断添加，直到所有对象都被框出. 7. 点击向后箭头，切换到下一张，继续打标签. 8. 所有图片标注完成后，点击 Save 保存. 4. 导出数据集. 1. 点击项目，选择特定数据集，点击导出. 2. 选择数据集格式，下载数据集. 3. 最终得到一个压 …

计算机视觉 标注工具 (CVAT)是基于 Web 为计算机视觉算法标注视频和图像的在线工具。 它的灵感来自 Vatic 免费的、在线的、交互式的视频注释工具。 CVAT有许多强大的功能: 等…… 它是为一个专业的数据注释团队创建和使用的。 特别针对我们团队开发的计算机视觉任务进行了用户体验和用户界面优化。 首先，您必须登录到CVAT工具。 您可以注册用户，但在默认情况下，新用户无权查看任务列表。 因此，您应该创建一个超级用户。 超级用户可以使用Django管理面板为用 …

The Open Images format is based on a large-scale, diverse dataset that contains object detection, object segmentation, visual relationship, and localized narratives annotations. Its export data format is compatible with many object detection and segmentation models. For more information, see: For export of images:

CVAT. This is the native CVAT annotation format. It supports all CVAT annotations features, so it can be used to make data backups. supported annotations CVAT for Images: Rectangles, Polygons, Polylines, Points, Cuboids, Tags, Tracks. supported annotations CVAT for Videos: Rectangles, Polygons, Polylines, Points, Cuboids, Tracks. attributes are ...

Annotate smarter with CVAT, the industry-leading data annotation platform for machine learning. Used and trusted by teams at any scale, for data of any scale.