简单介绍

CVAT是OpenCV团队开源一个基于web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可以分为服务端客户端服务端可以部署本地或者云上而且还可以很方便的与我们数据服务器进行连接客户端需要通过Google浏览器访问web系统即可,而不需要安装其它的标注工具
注:我们团队正在使用labelimg,所以研究CVAT来增加工作效率。

具体安装

主要参考CVAT Github官方给出的 Quick installation guide
https://github.com/opencv/cvat/blob/master/cvat/apps/documentation/installation.md
安装其实一步一步按照官方教程执行就好了,官方地址文档cvat安装文档,但是安装最大问题就是网速不好。
环境
在这里插入图片描述1)安装docker应用
服务器上挨个执行下面的命令,部分软件联网下载

sudo apt-get update
sudo apt-get --no-install-recommends install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository 
  "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu 
  $(lsb_release -cs) 
  stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get --no-install-recommends install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

2)修改用户权限
(在没有root权限的情况下运行docker需要获取权限root用户可以跳过)

创建`docker`组
$ sudo groupadd docker用户添加`docker`组($USER就是获取当前用户的意思,不用自己换成自己名字)
$ sudo usermod -aG docker $USER

登出并登入或者重启系统 确保组成员信息生效(linux环境可以使用如下命令使组信息修改生效)
$ newgrp docker 
或者
$ reboot(重启)
确认可以不使用sudo运行docker(这步得到和验证是否安装成功一样的结果,就ok了)

3)安装docker-compose组件

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

4)克隆cvat源代码

安装git
$ sudo apt-get --no-install-recommends install -y git

clone仓库
$ git clone https://github.com/opencv/cvat
# 官方github仓库很慢,可以切换下面的gitee镜像
$ git clone https://gitee.com/luohenyueji/cvat

切换到cvat目录
$ cd cvat

5)构建cvat的docker镜像
git下来的Dockerfile默认下载python库的速度非常慢,可以修改其他的镜像源方便下载。

修改cavt目录中的Dockerfile
$ vim Dockerfile

找到Install requirements这项,注释默认的,添加阿里镜像
RUN DATUMARO_HEADLESS=1 python3 -m pip install -r /tmp/requirements/${DJANGO_CONFIGURATION}.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

在这里插入图片描述然后在cvat目录进行构建

sudo docker-compose build

6)运行docker容器,会花点时间下载一些公共docker镜像

docker-compose up -d

其他命令

停止和移除所有由up创造的containers, networks, volumesimages 
$ docker-compose down 

一步结束后,就能打开cvat登录界面,在安装的服务器是,使用浏览器访问localhost:8080网址。目前其他设备无法访问
在这里插入图片描述点击creaate an account就能够创建普通用户,但默认情况下,它甚至没有查看任务列表权限。 因此,您应该创建一个超级用户。 超级用户可以使用管理面板用户分配正确的组。 请使用以下命令

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

然后选择您的管理员帐户的登录名和密码(还有邮箱)

进阶操作

使其他机器可以访问服务器的CVAT

如果要在cvat服务器之外访问,需要指定CVAT_HOST环境变量。最好的方法是创建docker-compose.override.yml并将localhost改为你的服务器ip,例如改服务器ip为172.16.100.201

先把docker-compose.yml复制到cvat目录命名为docker-compose.override.yml
$ cp  docker-compose.yml   docker-compose.override.yml
$ vim docker-compose.override.yml

将下面两个位置localhost改为服务器ip(注意左上角cvat_server和cvat_ui名称)
最后prots下面修改端口
在这里插入图片描述在这里插入图片描述修改完成后,docker-compose使用指定文件构建cvat:

docker-compose -f docker-compose.override.yml up -d
#指定文件,重启CVAT
docker-compose -f docker-compose.override.yml restart

配置服务本地目录访问

具体需要修改docker-compose.override.yml文件,一共需要添加两处。
1)在cvat_server下面添加CVAT_SHARE_URL项
内容为”Mounted from {/data/biaozhu} host directory“。
{}中是你要载入的数据地址,注意!!!

然后services/cvat/volumes中添加cvat_share
内容为- cvat_share:/home/django/share:ro

CVAT_SHARE_URL: "Mounted from {/data/biaozhu} host directory"

- cvat_share:/home/django/share:ro

在这里插入图片描述
2)在文件最后面,在volumes下添加cvat_share项目
注意将volumes/cvat_share/driver_opts/device中的内容改为你要载入的数据地址

  cvat_share:
    driver_opts:
      type: none
      device: /data/biaozhu
      o: bind

在这里插入图片描述

最后执行重启命令,建立任务时就可以选择硬盘文件路径地址了。

docker-compose -f docker-compose.override.yml up -d

原文地址:https://blog.csdn.net/DBaiYun/article/details/129934123

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