OpenVINO Toolkit CVAT 自动标注功能详解

OpenVINO Toolkit CVAT 自动标注功能详解

cvat 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cva/cvat

什么是自动标注

在计算机视觉项目中，数据标注是一个耗时且繁琐的过程。OpenVINO Toolkit CVAT 提供的自动标注功能可以显著提升标注效率，它利用预训练模型对数据进行智能预标注，为标注人员提供高质量的初始标注结果。

自动标注模型来源

CVAT 支持三种模型来源：

1. 系统预装模型：CVAT 内置了多个经过优化的深度学习模型
2. 第三方平台集成模型：支持从 Hugging Face 和 Roboflow 平台集成模型
3. 自托管模型：通过 Nuclio 部署的自定义模型

自动标注操作指南

启动自动标注

1. 在 CVAT 顶部菜单栏选择"Tasks"
2. 找到目标任务，点击"Action" > "Automatic annotation"
3. 在弹出的对话框中选择合适的模型
4. 进行标签匹配（详见下文）
5. 可选设置：
   • 将掩码转换为多边形
   • 清除已有标注
6. 点击"Annotate"开始自动标注

标注过程中可以随时取消操作，系统会显示实时进度条。

标签匹配机制

每个预训练模型都有其特定的标签体系，使用时需要与任务的标签进行匹配。例如：

• 模型标签："car"
• 任务标签："vehicle"

此时需要手动建立这两个标签的对应关系。如果任务的某些标签在模型中没有对应项，则无法进行自动标注。

预装模型详解

CVAT 提供了多个开箱即用的预训练模型：

1. 属性化人脸检测模型

由三个 OpenVINO 模型协同工作：

• 人脸检测模型：基于 MobileNetV2 骨干网络，适用于室内外场景
• 情绪识别模型：可识别五种基本情绪
• 年龄性别识别模型：可识别18-75岁人群的年龄和性别

2. RetinaNet R101

单阶段目标检测模型，特点：

• 使用焦点损失函数解决类别不平衡问题
• 包含骨干网络和两个任务特定子网络
• 在密集目标检测场景表现优异

3. 文本检测模型

基于 PixelLink 架构：

• 使用 MobileNetV2 作为骨干网络
• 适用于室内外场景的文本检测
• 支持多方向文本检测

4. YOLO v3 模型

经典目标检测模型：

• 在 COCO 数据集上预训练
• 平衡了检测精度和速度
• 支持80个常见物体类别

5. YOLO v7 模型

最新一代 YOLO 模型：

• 在速度和精度上均有突破
• V100 GPU上可达160FPS
• 在30FPS下达到56.8% AP

第三方模型集成

对于预装模型无法满足需求的场景，CVAT 支持从 Hugging Face 和 Roboflow 平台集成模型：

1. Hugging Face：提供丰富的NLP和CV模型
2. Roboflow：专注于计算机视觉任务的模型库

集成过程简单直观，用户可以通过图形界面完成模型选择和配置。

使用建议

1. 对于通用物体检测，建议优先尝试 YOLO 系列模型
2. 人脸相关任务使用属性化人脸检测模型
3. 文本场景选择专用文本检测模型
4. 特殊需求考虑集成第三方模型

自动标注功能可以显著提升标注效率，但建议人工复核标注结果，特别是在关键应用场景中。对于精度要求高的项目，可以考虑先用自动标注生成初稿，再由专业标注人员进行修正和优化。

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