CVAT中快速修正自动标注点位置的两种高效方法
2025-05-16 11:12:37作者:凤尚柏Louis
在计算机视觉标注工具CVAT中,自动标注功能虽然能大幅提升工作效率,但标注结果往往需要人工修正。特别是在点标注场景下,当每张图片只需要标注一个点时,如何快速修正自动标注产生的不准确点位置成为关键问题。本文将详细介绍CVAT中两种高效的点位置修正方法。
方法一:重绘功能快速修正
这种方法适合需要精确控制点位置的场景,操作步骤如下:
- 首先选中需要修改的标注对象
- 按下快捷键组合Shift+N,进入重绘模式
- 直接在图像上点击目标位置,新点将立即出现在点击处
- 按下N键完成修改
- 如需继续修改其他点,重复上述步骤
这种方法的特点是操作直观,通过简单的键盘快捷键和鼠标点击即可完成位置修正,无需繁琐的拖拽操作。
方法二:单形状标注模式批量修正
当需要处理大量图片的点标注修正时,单形状标注模式提供了更高效的解决方案:
- 首先打开单形状标注模式
- 在设置中指定标签类型、选择点形状,并将预定义点数设置为1
- 取消勾选"仅导航空帧"选项
- 使用光标激活现有标注对象,按Delete键删除不准确的标注
- 在图像上直接点击目标位置设置新点,系统会自动切换到下一帧
- 重复上述两步操作,如需跳过无修改需求的帧,可使用Skip功能
这种模式特别适合批量处理场景,通过自动帧切换和快速删除/重建机制,可以显著提升大批量点标注修正的效率。
技术原理与应用场景
这两种方法本质上都是利用了CVAT的交互式标注设计理念。重绘功能通过临时进入编辑状态实现快速修改,而单形状标注模式则是通过预设工作流优化批量操作。在实际应用中:
- 对于少量高精度要求的点标注修正,推荐使用方法一
- 面对数百上千张图片的批量修正任务,方法二的效率优势更加明显
- 两种方法都可以避免传统拖拽操作的不精确和低效问题
理解这些方法背后的设计思想,可以帮助用户根据实际项目需求选择最适合的工作流程,在保证标注质量的同时最大化工作效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218