目标检测数据集标注工具 CVAT 使用方法

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• CVAT在线网站（上传下载较慢，数据集较大时不建议使用）：https://cvat.org/
• CVAT本地部署方法（Linux）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/388477205

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• 目标检测数据集标注工具 CVAT 使用方法
• 1. 使用邮箱注册账号
• 2. 新建数据集
  • 1. 新增数据集项目
  • 2. 添加标签，点击 Submit
  • 3. 建立完成
• 3. 添加图片并标注数据
  • 1. 点击右下角加号按钮
  • 2. 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. 最终得到一个压缩包，解压后有如下文件结构

1. 使用邮箱注册账号

2. 新建数据集

1. 新增数据集项目

2. 添加标签，点击 Submit

3. 建立完成

3. 添加图片并标注数据

1. 点击右下角加号按钮

2. 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. 最终得到一个压缩包，解压后有如下文件结构

PS C:\Users\jiays\Downloads\细胞数据集 (1)> tree ./ /f
卷 Local Disk 的文件夹 PATH 列表
卷序列号为 D667-FDDC
C:\USERS\JIAYS\DOWNLOADS\细胞数据集 (1)
│  obj.data
│  obj.names
│  train.txt
│
└─obj_train_data
        demo001.png
        demo001.txt
        demo002.png
        demo002.txt

标签：CVAT,检测,点击,添加,标签,数据,标注
来源： https://www.cnblogs.com/rsmx/p/16378762.html