GitHub 地址：https://github.com/openvinotoolkit/cvat
CVAT 是 Intel 开源的标注工具，支持在线使用和离线部署，支持图片、视频的各种任务标注，包括目标检测、语义分割、实例分割等。
CVAT 支持多种标注格式的导入和导出，相比 labelImg、labelMe 等相对简单的工具是很明显的优势。
支持的标注格式：https://github.com/openvinotoolkit/cvat#supported-annotation-formats
macOS 安装
- 下载并安装 Docker。
- 下载并安装 Git。
- 下载并安装 Chrome，CVAT 只支持 Chrome。
- 把 GitHub 仓库 clone 下来：
git clone https://github.com/opencv/cvat
cd cvat
- 打开 Docker。
- 下载并运行容器：
docker-compose up -d
- 创建
superuser，输入用户名、邮箱、密码：
docker exec -it cvat bash -ic 'python3 ~/manage.py createsuperuser'
- 在 Chrome 中打开 localhost:8080，输入用户名、密码登录，就可以开始使用 CVAT 了。
使用
先创建 Project，输入项目名称、类别标签；然后在 Project 中创建 Task，输入任务名、图片文件或视频文件。创建任务后，点击相应的 Job 开始标注。
快捷键 N 创建一个 bbox，快捷键 F 下一张图片，快捷键 D 上一张图片，右侧的工具栏可以选 bbox 的标签，所有图片都标注完之后，左上角的 Menu -> Dump annotations -> COCO 1.0 可以导出 COCO 格式的标注 JSON 文件。一般是训练集、验证集、测试集各一个 JSON 文件，所以可以把训练集、验证集、测试集分别作为一个 Job 进行标注。