导读

你还在用labelimg和labelme等标注工具在进行本地标注吗？你是否遇到过在需要标注大型数据时，在用移动硬盘拷贝数据或建立共享目录来分发标注任务吗？还在因为标注数据完之后的review而浪费大量的时间吗？这时候你就需要用到基于web的标注工具来帮助我们解决这些问题。

CVAT

CVAT是OpenCV团队开源的一个基于web的图像标注系统，它能够对图像、视频做矩形、关键点、图像分割、目标追踪、3D等标注。cvat可以分为服务端和客户端，服务端可以部署在本地或者云上而且还可以很方便的与我们的数据服务器进行连接，客户端只需要通过Google浏览器访问web系统即可，而不需要安装其它的标注工具。

通过web系统，管理员可以在上面建立project或task标注任务，分派给指定的标注人员，对于标注完的数据进行及时的review纠正标注人员的错误标注，还能导出任意的格式的标签文件，为我们解决数据格式的转换问题。

下面就向大家介绍一下，CVAT 安装和使用

安装

安装其实主要还是指服务器端的安装，因为客户端只需要安装一个Google浏览器就能直接访问。我是直接安装在公司的服务器上的，然后通过公司的内网就能直接访问。

cvat详细安装教程：cvat安装教程

服务端的部署

cvat的部署它是基于docker的，所以部署起来也是非常方便的，也能很好地解决跨平台问题，所以它能够支持Ubuntu、macos、Windows。这里主要以Ubuntu为例，因为我也是直接部署在Ubuntu系统上的

安装docker

sudo apt-get updatesudo apt-get --no-install-recommends install -y \  apt-transport-https \  ca-certificates \  curl \  gnupg-agent \  software-properties-commoncurl -fsSL  | sudo apt-key add -sudo add-apt-repository \  "deb [arch=amd64]  \  $(lsb_release -cs) \  stable"sudo apt-get updatesudo apt-get --no-install-recommends install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

sudo groupadd dockersudo usermod -aG docker $USER

通过docker-compose我们能够运行多个docker容器，因为cvat它包含了多个docker容器(nginx、redis等)

sudo apt-get --no-install-recommends install -y python3-pip python3-setuptoolssudo python3 -m pip install setuptools docker-compose

小提示：我在安装docker-compose的时候犯了很多错误，后面去掉sudo(后面一句命令)之后就行了

clone CVAT 到本地

sudo apt-get --no-install-recommends install -y gitgit clone  cvat

首次运行下面的命令时，会先从DockerHub上下载最新的docker镜像，下载的时候需要一段时间

docker-compose up -d

docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml builddocker-compose up -d

通过superuser用户可以创建新的用户，做权限管理等操作

docker exec -it cvat bash -ic 'python3 ~/manage.py createsuperuser'

服务端部署完成启动成功之后，我们可以通过Google浏览器直接访问localhost:8080来访问CVAT的web系统，默认配置文件只能localhost来访问，后面我会介绍如何通过IP地址利用内网来访问这个系统。

高级配置通过IP地址或者域名来访问

首次启动只支持使用localhost来进行访问，我们可以通过修改配置文件来使用IP地址或者域名来访问web系统

在cvat目录下新建一个docker-compose.override.yml文件，添加如下内容

version: '3.3'services:  cvat_proxy:    environment:      CVAT_HOST: 域名或者IP地址

建议：如果是局域网内访问最好还是直接配置服务器的IP地址比较好，想要使用域名需要配置host文件或者添加域名解析服务器才行。如果你的IP地址是192.168.23.45的话，修改好配置文件之后

#重启服务器docker-compose up -d

重启的时候，会自动去加载配置文件，启动成功之后就能够通过Google浏览器直接访问192.168.23.45:8080,然后你就能看到登录界面

通过之前设置的superuser就能够直接登录

共享目录设置

CVAT提供三种方式用来选择创建task时读取的图片数据，选择本地图片数据、挂载共享目录、使用远程服务器上的数据

通过挂载共享目录，在创建task的时候选择标注图片的时候能够直接加载服务器上的数据，编辑docker-compose.override.yml文件将下面的内容添加进去

version: '3.3'services:  cvat:    environment:      CVAT_SHARE_URL: 'Mounted from /mnt/share host directory'      #(和下面路径一样)    volumes:      - cvat_share:/home/django/share:rovolumes:  cvat_share:    driver_opts:      type: none      device: /mnt/share #(挂载服务器上的路径,路径一定要存在不然启动会报错)      o: bind

特别注意：在设置IP地址的时候修改的cvat_proxy属性这里是cvat属性，设置错了在连接共享目录的时候是连接不上的。设置完成之后记得重启服务一下，设置成功之后能看到下面的界面

使用教程登录网站

网站地址：*.*.*.*:8080注册用户

可以通过上方链接来注册用户，也可以通过superuser去控制面板创建用户，可以设置用户的权限

3. 创建project和task

我们可以创建project和task，区别在于一个project里面可以包含很多个task，这些子task会共用project的一些属性，里面label的种类，框的颜色等。

创建task相关设置任务设置

创建完task之后，可以指定任务分派给哪个用户，以及review是指定的用户，每个用户标注图片的数量等，非常方便多人协同标注。

总结

CVAT考虑的还是非常全面的，用起来也非常的方便，方便我们管理数据，它还是支持半监督的标注任务利用模型来做预测，通过人工对标注的数据做调整提供标注的效率。

CVAT还有许多的功能，这里我就没一一列出，更详细的介绍大家可以CVAT的git上面查看