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CVAT完整部署指南：5分钟搭建专业级计算机视觉标注平台

【免费下载链接】cvatAnnotate better with CVAT, the industry-leading data engine for machine learning. Used and trusted by teams at any scale, for data of any scale.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cvat

CVAT作为业界领先的机器学习数据引擎，为团队提供从数据标注到模型训练的全流程解决方案。无论您是个人开发者还是企业团队，都能通过CVAT快速构建高质量的标注数据集，显著提升计算机视觉项目的开发效率。

环境准备与系统要求

在开始安装前，请确保您的系统满足以下基本配置要求：

系统环境检查

• 操作系统：Ubuntu 20.04/22.04、CentOS 7/8等主流Linux发行版
• Docker版本：20.10.0或更高版本
• Docker Compose：1.29.0或更高版本
• 硬件配置：8GB内存（推荐16GB），20GB可用存储空间

依赖验证命令使用以下命令验证Docker和Docker Compose是否已正确安装：

docker --version docker-compose --version

快速部署步骤详解

获取项目源码

首先通过以下命令获取项目源码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cvat.git cd cvat

一键启动服务

执行以下命令启动所有服务组件：

docker-compose up -d

此命令将自动部署以下核心服务：

• 后端API服务（基于Django框架开发）
• 前端用户界面（采用React技术栈构建）
• 数据存储服务（PostgreSQL数据库）
• 缓存服务（Redis实例）

监控服务状态

首次启动需要2-5分钟的初始化时间，您可以通过以下命令实时查看服务启动进度：

docker-compose logs -f

首次配置与账户设置

数据库初始化

执行以下命令完成数据库的初始配置：

docker exec -it cvat_server bash -ic 'python3 manage.py migrate'

创建管理员账户

运行以下命令创建系统管理员账户：

docker exec -it cvat_server bash -ic 'python3 manage.py createsuperuser'

按照系统提示输入用户名、邮箱和密码信息，完成账户注册流程。

访问CVAT平台

在浏览器中输入访问地址：http://localhost:8080使用刚才创建的管理员凭据登录系统，开始使用CVAT的各项功能。

核心功能特色介绍

基础标注工具集

CVAT提供完整的标注工具套件，支持多种标注类型和操作模式。

标注功能特色：

• 多种形状工具支持（矩形、多边形、点等）
• 实时标签分类管理
• 智能辅助标注功能

AI自动标注能力

集成先进的深度学习模型，实现高效的自动标注流程：

自动标注优势：

• 支持专业级人体姿态估计模型
• 一键批量处理标注任务
• 智能标签识别与自动分配

3D点云标注功能

支持三维点云数据的多视角标注操作：

3D标注特色：

• 多视角协同标注（顶视图、侧视图、前视图）
• 点云数据的可视化处理
• 复杂三维结构的精确标注

常见问题解决方案

端口占用处理

如果8080端口已被占用，可以修改docker-compose.yml文件中的端口映射配置。

权限问题修复

确保当前用户具有Docker执行权限，必要时使用sudo权限执行相关命令。

网络连接优化

如遇镜像下载问题，请检查网络连接状态或配置国内镜像源以加速下载。

服务重启命令

如需重启服务，请执行以下命令序列：

docker-compose down docker-compose up -d

进阶使用技巧

项目管理功能

• 创建新项目管理：cvat/apps/projects/
• 任务分配与进度跟踪：cvat/apps/engine/

团队协作配置

• 多用户权限管理体系
• 项目分享与协作机制
• 标注进度实时监控

总结与下一步规划

通过本指南，您已成功完成CVAT的完整安装和基础配置。现在您可以：

✅ 创建首个标注项目 ✅ 上传图像或视频数据 ✅ 使用AI辅助标注功能 ✅ 配置团队协作环境

CVAT的强大功能将显著提升您的计算机视觉项目开发效率。如需深入了解高级功能，请查阅项目文档获取详细说明。

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