CVAT标注工具的部署步骤详解

简介

CVAT: Computer Vision Annotation Tool.
此标注工具是用于机器视觉数据标注的在线标注工具，以网页形式标注。能够生成多种数据标注格式基本涵盖了市面上百分之九十以上格式，此工具也有自己的标注格式。此工具的优势在于既能标注常见的图像也能标注视频且能够按一定帧数自动标注。此工具也可以支持自己训练的模型进行自动部署标注。
本文介绍的是在linux系统上的用docker部署服务的操作步骤。

安装

ubuntu 系统安装 docker

官方脚本自动安装

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
# 或者
curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh
# 卸载已经安装的旧的docker
sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo rm -rf /var/lib/docker
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
# docker安装情况
 docker -v/--version
 docker info
 # 修改权限
 ## 创建`docker`组
sudo groupadd docker
## 将用户添加到`docker`组（$USER就是获取当前用户的意思，不用自己换成自己的名字）
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）
docker run hello-world
## example
echo $USER ##XXXX（就会输出当前用户的名称）

# docker 相关命令
## 启动docker服务
systemctl start docker
## 守护进程重启
systemctl daemon-reload
## 重启docker服务：
systemctl restart docker / service docker restart
## 关闭docker
docker service docker stop / docker systemctl stop docker

安装docker-compose

定义和运行多容器Docker应用程序的工具

sudo python3 -m pip install setuptools
sudo python3 -m pip install docker-compose

可以自行修改 docker-compose.yml 和 Dockerfule文件中的配置

可以修改下两张图docker-compose.yml 中的localhost填写部署的服务器的ip地址，方便多人使用此工具。

可以根改下图DockerfuleDockerfule中的port端口号来指定输入网址端口，以及修改docker-compose.yml 中对应的端口。

拉取CVAT代码并构建docker 容器

git clone https://github.com/opencv/cvat ## 最好选择过往成熟的版本例如2.0
cd cvat
docker-compose build
docker-compose up -d

## docker-compose 相关指令
docker-compose start  开启当前容器
docker-compose down 停止和移除所有由up创造的containers, networks, volumes和images