CVAT视频标注实战：基础功能到高级技巧全解析

CVAT视频标注实战：基础功能到高级技巧全解析

CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是一款强大的开源视频标注工具，广泛应用于AI训练数据准备和计算机视觉项目。通过本文，读者将掌握CVAT的基本功能和高级技巧，提高视频标注效率。

安装和启动CVAT

CVAT的安装相对简单，主要依赖于Docker和Docker Compose。以下是基本的安装步骤：

1. 安装Docker和Docker Compose
2. 克隆CVAT的GitHub仓库：

git clone https://github.com/openvinotoolkit/cvat.git
cd cvat
docker-compose up -d

3. 启动后，可以通过浏览器访问http://localhost:8080来使用CVAT。

基本界面介绍

CVAT的用户界面直观且功能丰富，主要包括以下几个部分：

• 顶部面板：包含导航按钮、主要功能和菜单访问
• 工作区：显示图像的空间
• 控制边栏：包含用于导航图像、缩放、创建形状和编辑轨迹的工具
• 对象边栏：包含标签过滤器、对象列表和外观设置

跟踪模式基础

跟踪模式（Track mode）是CVAT进行视频标注的核心功能。以下是一个基本的使用流程：

1. 在控制边栏中选择“矩形”工具
2. 在出现的表单中选择所需的标签和绘制方法
3. 单击“Track”按钮进入跟踪模式
4. 在第一帧中绘制矩形框选目标对象
5. 系统会自动在后续帧中插值显示对象

标记关键帧

关键帧是视频标注中的重要概念。当对象的位置或状态发生变化时，需要手动调整矩形框并将其标记为关键帧：

• 按K键或点击星形按钮标记关键帧
• 调整矩形框以适应对象的新位置
• 系统会自动插值处理关键帧之间的帧

结束和合并轨迹

当对象消失或变得太小时，可以结束当前轨迹：

• 选择“Outside Property”或按O键

如果对象暂时离开视野后再次出现，可以使用合并功能：

• 创建多个独立轨迹
• 选择“Merge”按钮或按M键
• 依次点击要合并的轨迹上的矩形

多边形轨迹模式

多边形轨迹模式允许更精确地标记移动对象，特别适用于形状不规则的目标：

1. 在控制边栏中选择“多边形”工具
2. 绘制多边形并按N键或点击“Done”按钮完成
3. 注意多边形的起点和方向，这会影响后续帧的插值
4. 使用Shift+N跳转到后续帧并更新多边形
5. 可以通过右键菜单调整起点和方向

高级编辑技巧

• 使用快捷键提高效率：
  • K：标记关键帧
  • O：结束轨迹
  • M：合并轨迹
  • Shift+N：跳转到下一关键帧
• 利用自动插值功能，只需编辑关键帧即可
• 使用“Split”功能将一个轨迹拆分为两个独立轨迹

假设我们需要标注一段繁忙街道的监控视频，其中包含多个行人和车辆：

1. 首先创建一个新任务并上传视频
2. 定义所需的标签（如“行人”、“汽车”、“摩托车”等）
3. 使用矩形或椭圆工具快速标注静态对象
4. 对于移动对象，使用跟踪模式创建轨迹
5. 注意处理遮挡情况：当对象被遮挡时，可以暂时结束轨迹并在重新出现时创建新轨迹
6. 使用多边形轨迹模式对形状变化较大的对象（如行人）进行精确标注

通过以上步骤，可以高效且准确地完成复杂场景的视频标注。

CVAT的强大功能和灵活的标注模式使其成为视频标注领域的首选工具。无论是简单的对象检测还是复杂的场景分析，CVAT都能提供全面的解决方案。通过掌握本文介绍的基础知识和高级技巧，你将能够充分利用CVAT，为你的AI项目准备高质量的训练数据。