EVA视频标注工具指南

EVA视频标注工具指南

eva 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eva8/eva

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项目介绍

EVA 是一款高效的视频与图像序列标注的Web应用程序，它在BeaverDam的基础上进行了重新设计，并加入了额外的跟踪功能。该工具允许用户在边界框级别进行标注，并支持将标签导出为YOLO或Pascal VOC格式。EVA非常适合于计算机视觉项目中，特别是那些涉及到物体识别和追踪的任务。

项目快速启动

环境需求与安装步骤

Windows平台:

1. Python 3.6 (非3.6.7版本): 下载
2. Redis: 下载
3. Google Chrome 或 Firefox, 版本需高于指定最低要求。
4. FFMPEG: 下载 并放置 ffmpeg.exe 到项目根目录下。
5. Visual Studio 2015或更高: 为了拥有C++编译器。

安装步骤:

git clone https://github.com/Ericsson/eva.git
cd eva
python -m pip install --upgrade pip
pip install virtualenv
virtualenv venv
venv\Scripts\activate.bat
pip install -r requirements.txt
python manage.py preparetracker
python manage.py migrate
python manage.py collectstatic
# 启动应用
start.bat

访问 http://127.0.0.1:8000/

Linux平台:

git clone https://github.com/Ericsson/eva.git
cd eva
pip3 install virtualenv
python3 -m virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
python manage.py preparetracker
python manage.py migrate
python manage.py collectstatic
# 启动应用
./start.sh

访问 http://127.0.0.1:8000/

Docker部署:

docker-compose build
docker-compose run eva python3 manage.py migrate
docker-compose run eva python3 manage.py collectstatic
docker-compose up

访问 http://127.0.0.1:8000/

应用案例和最佳实践

EVA广泛应用于视频监控分析、自动驾驶车辆训练数据准备、体育赛事中的动作分析等领域。最佳实践包括预先规划好标注的类别，利用其跟踪能力减少重复劳动，以及定期备份数据库以保护标注成果。

典型生态项目

虽然EVA本身作为一个独立的标注工具，其生态并未明确列出特定的“典型生态项目”。然而，与其他机器学习和计算机视觉框架结合使用时，如TensorFlow和PyTorch，可以极大地加速模型的训练和验证过程。EVA产生的标注数据是这些深度学习生态系统中的重要组成部分，可促进诸如对象检测、行为识别等任务的发展。

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以上信息提供了EVA的基本概述，快速部署方法，以及一些潜在的应用场景。通过利用EVA，开发者和研究人员能够高效地对视频和图像数据进行标注，从而提升他们的计算机视觉研究与应用的质量。

eva 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eva8/eva