[CVAT]大量の画像(数千〜数万枚)をアタッチする - Qiita
概要 クラウドストレージ(Amazon S3)からアタッチするのが良い manifest.jsonlの生成までの速度は、おそらくディスクI/Oに依存している CVATとは？ CVATとは、intel謹製の画像・動画アノテーションツールです。CVATの説明についてはこの記事では割愛します。 たくさんの画像をアノテーションしたい 数万枚（~5MBを5万枚とか）の画像をアノテーションしたい、という課題がありました。 Web上に上がっている記事を見る限り、これとかこれとかCVATそのものの紹介記事はあるのですが、GitHubの公式のissueを見ても、「えと、当方は数万枚とか一気に上げないといけないんですけど・・・」と良い記事が見当たらず、試行錯誤することになりました。ということで、この記事を書いて情報を共有する次第です。 環境 CVATサーバ: CVATはEC2のインスタンスタイプr6i.2xl
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CVATでバウンディングボックスをアノテーションしてみる | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 教師あり学習で画像の物体認識を行う際には、一般的には以下の情報が必要になります。 画像 アノテーションデータ（どこになんの物体が写っているかなど） 公開されているデータセットでは、アノテーションデータがすでに準備されていることも多いですが、新しい問題に取り組む際には、基本的には自分でアノテーションを付ける必要があります。 今回は画像にアノテーションデータとしてバウンディングボックスを付けるために、Computer Vision Annotation Tool (以降、CVAT)を調べたのでご紹介します。 CVATとは インテルで開発されている、コンピュータビジョンアルゴリズム用のラベリングツールです。 MITライセンスで配布されており、ソースコードはGitHubで公開されています。 ウェブベースのツールで、Dockerでサーバーを起動し、Googl
CVATの自動アノテーション機能を使ってみた - Qiita
人生初投稿！ 初めてQiitaに投稿をします．もし間違い等あれば，ご指摘していただけると幸いです． 自動アノテーション(auto annotation)とは? あらかじめ用意していたデータベースから，システムが画像におけるメタデータを自動で付与してくれる機能のことを指します．CVATではそれをAIで実現しており，yoloといったモデルを使用して，自動で画像や動画のアノテーションを行なってくれます． なお、2021年8月時点での最新Releaseバージョン1.5を使用しています．ネット上の日本語での記事を検索したところ，バージョン1.2に関しての記事しかありませんでした．1.5と1.2ではCVATの起動方法が大幅に変更されているので，最新版を使用されたい方はこちらの記事をご参考ください. 記事の内容 CVATの起動と使い方 CVATの自動アノテーションを試す オンライン版お試しCVAT 環境
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How to Train YOLOv6 on a Custom Dataset
Journey using CVAT semi-automatic annotation with a partially trained model to tag additional…
CVAT Integration — FiftyOne 0.23.7 documentation
CVAT REST API
https://opencv.github.io/cvat/docs/administration/basics/installation/
AWS EC2上のUbuntuにCVATをデプロイして、yoloでsemi-auto annotationする｜S.Shimmyo
Computer Vision Annotation Tool
GitHub - cvat-ai/cvat: Annotate better with CVAT, the industry-leading data engine for machine learning. Used and trusted by teams at any scale, for data of any scale.