# CVAT汉化

**Repository Path**: sjhold/sinicization-of-cvat

## Basic Information

- **Project Name**: CVAT汉化
- **Description**: 对CVAT项目的汉化
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 1
- **Created**: 2024-07-24
- **Last Updated**: 2025-09-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<p align="center">
  <img src="/site/content/en/images/cvat-readme-gif.gif" alt="CVAT Platform" width="100%" max-width="800px">
</p>

> 本文记录了安装标注工具CVAT的过程，并介绍本汉化项目的使用方法

## CVAT简介
在人工智能领域，数据标注是构建高效机器学习模型的关键步骤之一。**Computer Vision Annotation Tool (CVAT)** 作为一款功能强大的开源标注工具。
CVAT有两大最关键的功能：支持团队协作标注；自动化标注。<br />这使得CVAT很适合当作人工智能团队的标注工具，但尽管CVAT提供了一个直观的在线版本，对于追求深度定制和团队使用的项目来说，本地部署则显得尤为重要。本地部署CVAT主要优势是允许团队根据具体业务需求进行二次开发，提升工具的适用性。
## 安装配置CVAT
CVAT项目团队已经将软件封装为Docker镜像，极大地简化了安装流程。遵循[官方文档](https://docs.cvat.ai/docs/administration/basics/installation/)的指导，即便是新手也能顺利进行安装。然而，在实际操作中，网络状况可能会成为一道难以逾越的障碍，尤其是镜像下载环节。
> github：[https://github.com/cvat-ai/cvat](https://github.com/cvat-ai/cvat)
> 官方文档：[https://docs.cvat.ai/docs/administration/basics/installation/](https://docs.cvat.ai/docs/administration/basics/installation/)


面对需要连接外网导致的镜像拉去失败，网上有许多资料，主要是更换镜像源或使用VPN。这些方法有时能奏效，但实际上就在不久之前，我使用这些方法也不能拉取镜像。近期，借助稳定且高速的网络环境，终于成功克服了这一难关，实现了CVAT的本地部署。

首先需要确保你的电脑安装了docker，接下来的流程对于windows和linux差别不大<br />最基础的安装：<br />使用 [Git 从 GitHub 存储库](https://github.com/cvat-ai/cvat)克隆 CVAT 源代码。<br />以下命令将克隆最新的开发分支：
```shell
git clone https://github.com/cvat-ai/cvat
cd cvat
```
如果要使用网络或通过其他系统访问 CVAT，这一步是多台电脑进行团队协作的关键，如果不更改只能在自己的电脑上使用，需要导出环境变量`CVAT_HOST`，不同系统方法略有不同<br />linux：
```shell
export CVAT_HOST=你的ip
```
windows：
```shell
SET CVAT_HOST=你的ip
```
然后进行构建镜像，也就是这一步需要使用VPN（换源也可以，特别是服务器不好搭建VPN时，不过国内源很多都不能用，需要自己找一些可以用的，可参见我的博客，在下文），反正主要还是取决于网络
```shell
docker compose up -d
```
等待构建成功后就可以直接使用了，如果之前设置了ip，就使用http://ip：8080；如果没有设置，就使用http://localhost：8080就能登陆CVAT，注意要将ip换成你刚刚设置的环境变量，其他的电脑也是直接访问这个网站。<br />普通注册一个用户时，默认没有查看任务列表的权限。为此，可以创建一个超级用户。超级用户可以使用 管理员面板，用于将正确的组分配给其他用户。请使用以下命令 下面：
```shell
sudo docker exec -it cvat_server bash -ic 'python3 ~/manage.py createsuperuser'
```
在windows中建议直接使用以下这个，一样的效果
```shell
#进入镜像
docker exec -it cvat_server /bin/bash
#运行程序
python3 ~/manage.py createsuperuser
```
<a name="324d7d8a"></a>
## CVAT汉化
可参见我的博客：https://blog.csdn.net/qq_46258063/article/details/140517864?spm=1001.2014.3001.5502

其中记录了汉化的过程、使用的方法以及构建过程中的一些坑。

我尽量bu