如何在CVAT项目中统计标注对象数量
2025-05-16 02:22:36作者:卓艾滢Kingsley
CVAT(Computer Vision Annotation Tool)作为一款开源的计算机视觉标注工具,广泛应用于各种图像和视频标注场景。在实际项目中,我们经常需要统计整个项目中标注对象的总数量,这对于项目管理、进度跟踪和资源分配都至关重要。
统计需求分析
在CVAT项目中,标注对象的统计通常需要考虑以下维度:
- 按任务(task)统计
- 按子集(subset)统计(如train/test)
- 按标注类型统计(如矩形框、多边形等)
典型的统计需求可能包括:
- 训练集图像数量
- 训练集标注对象总数
- 测试集图像数量
- 测试集标注对象总数
技术实现方案
CVAT的标注数据是按任务(job)存储在数据库中的。要获取整个项目的统计信息,需要遍历项目中的所有任务,然后汇总各任务的标注数据。
使用CVAT SDK实现
CVAT提供了Python SDK,可以方便地实现项目级别的统计功能。以下是核心实现思路:
- 连接CVAT服务器:使用
make_client
建立与CVAT服务器的连接 - 获取项目任务列表:通过
get_paginated_collection
获取项目下的所有任务 - 遍历任务获取标注:对每个任务调用
get_annotations()
方法获取标注数据 - 统计标注对象:分析标注数据中的tags、shapes和tracks
代码实现要点
# 初始化统计字典
annotations_count = {
"tag": 0, # 标签数量
"shapes": 0, # 形状总数
"tracks": 0, # 跟踪对象总数
"rectangle": 0, # 矩形框数量
"polygon": 0, # 多边形数量
# 其他形状类型...
}
# 遍历每个任务
for task in tasks:
annotations = task.get_annotations()
# 统计各类标注
annotations_count["tag"] += len(annotations.tags)
annotations_count["shapes"] += len(annotations.shapes)
annotations_count["tracks"] += len(annotations.tracks)
# 按形状类型细分统计
for shape in annotations.shapes:
annotations_count[shape.type.value] += 1
关于跟踪对象(tracks)的统计
需要注意的是,跟踪对象(tracks)的统计有其特殊性。一个track对象可能跨越多个帧,因此简单的计数可能无法反映实际的边界框数量。如果需要精确统计,应该遍历track的所有帧,计算实际出现的边界框数量。
实际应用建议
- 定期统计:建议在项目关键节点进行统计,如里程碑阶段
- 分维度统计:除了总数,还应该按标注类型、子集等维度进行统计
- 自动化:可以将统计脚本集成到CI/CD流程中,实现自动化统计
- 可视化:将统计结果以图表形式展示,便于直观理解
通过这种方式,项目管理者可以全面掌握标注进度和质量,为后续的模型训练和评估提供数据支持。
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