Download CVAT’s media kit for official logos, icons, and branding guidelines.

Use it to download created skeleton in .SVG format. Use it to upload skeleton in .SVG format. Use it as a canvas to draw a skeleton. You can name labels, set attributes, and change the color of each point of the skeleton. To do this, right-click on the skeleton point and select Configure: In the opened menu, you can change the point setting.

CVAT is an interactive video and image annotation tool for computer vision. It is used by tens of thousands of users and companies around the world. Our mission is to help developers, companies, and organizations around the world to solve real problems using the Data-centric AI approach. Start using CVAT online: cvat.ai.

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。

2020年11月12日 · 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:

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 …

2023年4月2日 · cvat-canvas中的图形绘制时基于svg.js这个库来实现，而拖拽操作是基于svg.dragable.js来实现。 下面是svg.js创建的图形，支持拖拽功能的演示代码：

Train a neural network to recognize signs of disease in the early stages. Shelf management, Retail logistics, Product recognition, Shoplifting prevention, Cashierless checkouts and more. Monitor agricultural crops and livestock, analyze and optimize roads and traffic layouts, or remotely track dangerous environments.

2022年9月5日 · 该工具包允许开发人员通过与应用程序逻辑集成的高级 OpenVINO™ 运行时 C++ 和 Python API 部署预训练的深度学习模型. 通过分析，您可以查看每个用户在每项任务上花费了多少时间，以及他们在任何时间范围内做了多少工作. 它还有一个活动图，可以通过显示的用户数量和时间范围进行修改. CVAT训练模型部署平台，无服务事件数据处理平台. FiftyOne 是一个开源数据集管理和模型分析工具，用于可视化、探索和改进计算机视觉数据集和模型，它与 CVAT …

Computer Vision Annotation Tool (CVAT) CVAT is free, online, interactive video and image annotation tool for computer vision. It is being used by our team to annotate million of objects with different properties. Many UI and UX decisions are based on feedbacks from professional data annotation team. Try it online cvat.org. Documentation