CVAT中快速修正自动标注点位置的高效方法
2025-05-16 08:02:35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显著提升工作效率,但生成的标注结果往往需要人工修正。特别是在点标注任务中,当每个图像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提升标注效率的关键问题。
传统修正方法的局限性
传统上,修正点标注位置通常采用鼠标拖拽的方式:
- 选中需要调整的点标注对象
- 按住鼠标左键拖动点到正确位置
- 释放鼠标完成调整
这种方法虽然直观,但在需要处理大量图像时,操作效率较低,特别是当自动标注点位置与实际目标位置相距较远时,需要较长的拖动距离。
高效修正方法一:重绘功能
CVAT提供了一种更高效的重绘功能,可以快速重新定位点标注:
- 选中需要调整的点标注对象
- 按下Shift+N组合键进入重绘模式
- 直接在图像目标位置单击鼠标左键
- 按下N键完成重绘
- 重复上述步骤处理其他需要调整的点
这种方法省去了拖拽操作,通过直接点击目标位置实现快速修正,特别适合批量处理自动标注结果。
高效修正方法二:单形状标注模式
对于只需要每个图像标注一个点的任务,CVAT的单形状标注模式提供了更流畅的工作流程:
- 开启单形状标注模式
- 预先设置好标签类型、形状类型(点),并将预设点数设为1
- 取消勾选"仅导航空帧"选项
- 使用光标选中现有不准确的标注对象,按Delete键删除
- 在图像目标位置单击添加新点,完成后自动跳转到下一帧
- 如需跳过当前帧不做修改,使用Skip功能
这种模式特别适合流水线式的标注工作,通过自动帧切换和快速删除/添加操作,可以极大提升标注效率。
实际应用建议
在实际项目中,可以根据具体需求选择合适的方法:
- 对于少量修正:使用重绘功能(Shift+N)更为便捷
- 对于大批量处理:单形状标注模式效率更高
- 对于复杂场景:可以结合两种方法灵活使用
通过合理利用CVAT的这些高效标注功能,可以显著减少自动标注后的修正时间,提升整体标注工作效率,特别是在处理大规模点标注数据集时效果尤为明显。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C026
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
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869