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CVAT Community 是 CVAT 的免费、可自托管开源版本，是构建计算机视觉与视觉 AI 高质量数据集时最广泛使用的标注平台之一。自 2018 年以来，CVAT 已成为计算机视觉领域最知名的标注工具之一，拥有活跃的开源社区、数百万次 Docker 拉取量，并在科研与生产 AI 团队中被广泛采用。

CVAT Community 支持图像、视频和 3D 标注，提供数据集管理、团队协作、云存储集成，以及便于开发者使用的 SDK 与 API，让团队完全掌控数据与标注基础设施。该平台是 CVAT Online 与 CVAT Enterprise 的基础，并由 CVAT 工程团队持续维护。

团队选择 CVAT Community 的原因：

• 数据自主： 完全运行在自己的基础设施中，数据不会离开你的环境。
• AI 辅助标注： 接入自有的检测、分割、跟踪模型，加速标注流程。
• 团队协作： 支持多用户、多组织，提供角色、任务分配与审核工作流。
• MIT 开源核心： 可在宽松的 MIT 许可证下使用、修改与分发 CVAT Community。部分 serverless 资源与依赖可能适用其他许可证。
• 生产级可靠： 所有 CVAT 商业产品的基础，已在规模化场景中验证。
• 真正的开源： 开发过程透明，社区活跃，自 2018 年起托管于 GitHub。

本仓库包含 CVAT Community 的源代码与部署资源。

如需全托管方案、标注服务或企业级功能，请参阅 CVAT Online、CVAT Enterprise 与 CVAT 标注服务。

💡 想在部署之前先体验 CVAT？ 可直接在浏览器中 试用 CVAT Online（免费计划）。 各计划的功能与使用限制不同，详见 CVAT Online 定价。

前置条件：

• Docker Engine
• Docker Compose
• Git

💡 CVAT 主要在基于 Chromium 的浏览器（Google Chrome、Microsoft Edge）上测试。 Firefox 可能可用但存在部分限制；不支持 Safari/WebKit。

1. 启动默认服务栈

克隆仓库并启动服务。

git clone https://github.com/cvat-ai/cvat
cd cvat

# 可选：设置你的 IP 或域名
# export CVAT_HOST=your-ip-or-domain

# 首次启动建议加 --build：cvat_ui 会从源码构建本地镜像（见下方「本地构建 UI 镜像」）
docker compose up -d --build

2. 创建管理员账户

docker exec -it cvat_server bash -ic 'python3 ~/manage.py createsuperuser'

完整安装说明及各操作系统配置，请参阅 安装指南。

3. 登录并开始标注

• 在浏览器中打开 http://localhost:8080（或你的 CVAT_HOST）。
• 使用超级用户账户登录。
• 创建项目或任务，上传数据（图像、视频或点云），定义标签后即可开始标注。

更多标注工具与工作流说明，请参阅 CVAT 文档 或免费课程 CVAT Academy。

其他部署方式（AWS、Kubernetes、外部 PostgreSQL、备份、升级等），请参阅 部署指南。

本仓库的 docker-compose.yml 中，cvat_ui 已配置为从源码构建前端镜像，而不是从 Docker Hub 拉取预构建的 cvat/ui:dev。构建逻辑见根目录 Dockerfile.ui（在 Node 中执行 yarn run build:cvat-ui，再将产物放入 nginx）。

cvat_ui 相关配置如下：

cvat_ui:
  image: cvat/ui:${CVAT_VERSION:-dev}
  build:
    context: .
    dockerfile: Dockerfile.ui

Compose 会将构建结果打上与 image 相同的标签（默认为 cvat/ui:dev）。后端服务 cvat_server 等仍使用镜像 cvat/server:${CVAT_VERSION:-dev}（默认从 registry 拉取）；若也需本地构建服务端，可叠加 docker-compose.dev.yml。

构建与启动

cd cvat

# 仅构建 UI 镜像
docker compose build cvat_ui

# 启动全栈（含刚构建的 UI）
docker compose up -d

# 或一步完成构建并启动 UI
docker compose up -d --build cvat_ui

修改前端后更新到 8080

在 cvat-ui/ 或相关 workspace 中改完代码后，重新构建并重启 UI 容器：

docker compose build cvat_ui
docker compose up -d cvat_ui

然后在浏览器打开 http://localhost:8080（或你的 CVAT_HOST）验证。

可选：自定义镜像标签与构建参数

# 使用自定义版本标签
CVAT_VERSION=my-local docker compose build cvat_ui
CVAT_VERSION=my-local docker compose up -d cvat_ui

# 直接 docker build（效果与 compose build 相同，需手动打标签）
docker build -f Dockerfile.ui -t cvat/ui:dev .

Dockerfile.ui 支持的构建参数示例：

docker compose build cvat_ui \
  --build-arg SOURCE_MAPS_ENABLED=true
# 或在 docker-compose.yml 的 build.args 中声明 CLIENT_PLUGINS、SOURCE_MAPS_ENABLED 等

验证是否使用本地镜像

docker images cvat/ui
docker inspect cvat_ui --format '{{.Config.Image}}'

本地构建的镜像 Created 时间应为最近一次构建时间。

与热更新开发的区别： 本节适用于通过 Docker 在 8080 端口提供 UI（接近生产部署）。若需改一行代码就刷新界面，请使用下方 前端开发（热更新） 工作流（3000 端口），无需每次 docker compose build cvat_ui。

当你修改 cvat-ui 并希望在浏览器中立即看到效果、且无需每次重建 cvat_ui Docker 镜像时，使用此工作流。若要把改动打进 Docker 镜像并在 8080 访问，请参阅上方 本地构建 UI 镜像（Docker 部署）。

架构： 后端用 Docker 运行，前端在本机启动 dev server。Webpack 在 3000 端口提供 UI 热更新，并将 API 请求代理到 Docker 后端的 8080 端口。

浏览器 (:3000) → webpack-dev-server → 代理 /api/* → traefik (:8080) → cvat_server

前置条件：

• 已完成上方 安装 中的 Docker 服务栈
• Node.js 20+ 与 Yarn（通过 corepack enable yarn 启用）

1. 启动后端（Docker）

cd cvat
docker compose up -d

# 可选：停止 Docker UI 容器，避免与本机 dev server 混淆
docker compose stop cvat_ui

所需后端服务（docker compose up -d 会自动启动）：

此工作流不需要 cvat_ui 容器。

2. 安装前端依赖（仅首次）

yarn install

3. 启动前端 dev server

若 CVAT_HOST 为 localhost（默认），或在 .env 中设置为 CVAT_HOST=localhost：

yarn run start:cvat-ui:docker

打开 http://localhost:3000。修改 cvat-ui/src/ 下的文件并保存即可触发刷新。

若 CVAT_HOST 为自定义 IP 或域名（例如 .env 中的 192.168.0.13），需将 dev server 代理指向该地址：

cd cvat-ui
npx webpack serve \
  --env API_URL=http://192.168.0.13:8080 \
  --config ./webpack.config.js \
  --mode=development

请将 192.168.0.13 替换为你的 CVAT_HOST 值。

日常开发流程

docker compose up -d
docker compose stop cvat_ui          # 可选
yarn run start:cvat-ui:docker        # 或使用上方自定义 API_URL 命令

常见问题

其他开发模式

UI 相关命令详见 cvat-ui/README.md。

• 手动与自动标注： 使用边界框、多边形、掩码、关键点、立方体、标签等标注图像、视频与 3D 点云；接入自有模型实现自动标注。
• 任务管理： 将数据集组织为项目，拆分为任务与作业，分配给标注员并实时跟踪进度。
• 协作： 创建组织、邀请成员、分配角色，通过评论与 issue 协作标注。
• 质量控制： 审核标注、标记问题，通过共识对比标注员结果，并通过服务端 API 运行 Ground Truth 与 Honeypot 检查。
• 分析： 通过 Grafana 仪表盘监控用户活动、作业工时、事件与服务端日志。
• 数据操作与集成： 支持 20+ 种格式导入/导出（COCO、YOLO、Pascal VOC、KITTI 等），连接云存储（S3、Azure、Google Cloud），并通过 REST API 与 Python SDK 自动化。

高级能力（如高级项目分析、质量控制 UI、内置 SAM 2 / SAM 3 自动标注、AI Agent、SSO 等）可在 CVAT Online 付费计划（Solo、Team）与 CVAT Enterprise 中使用。

CVAT 面向自动化集成设计。除 Web UI 外，还可通过以下方式接入流水线：

• Python SDK：执行 pip install cvat-sdk，在 Python 中自动化创建任务、上传与导出。
• 命令行工具：执行 pip install cvat-cli，在终端脚本化常见 CVAT 工作流。
• REST API：对 CVAT 进行完整的程序化控制。

CVAT Community 支持图像、视频与 3D（点云）标注工作流。可通过 20+ 种行业标准格式导入/导出：CVAT (XML)、COCO (JSON)、YOLO (TXT)、Ultralytics YOLO (TXT/YAML)、Pascal VOC (XML)、KITTI (TXT)、MOT (TXT) 等。

完整支持格式列表。

CVAT Community 通过基于 Nuclio 的预构建 serverless 模型支持自动标注，涵盖检测、分割、姿态估计与跟踪：

启用自动标注时，在部署中加入 serverless 组件：

docker compose -f docker-compose.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml up -d

这将启动 serverless 基础设施。要在 CVAT 中使用模型，需安装 nuctl 并部署所需函数（如 SAM 或 YOLO），详见 自动标注指南。

• CVAT Online： 无需部署即可最快体验 CVAT 并开始标注。适合在浏览器中评估 CVAT、探索托管功能，并在需要更大容量或团队工作流时升级到性价比更高的付费计划。
• CVAT Community： MIT 许可的自托管版本，适合希望自行运行 CVAT、定制技术栈并掌控基础设施的团队。
• CVAT Enterprise： 适合需要在自有云或内网环境部署 CVAT、需要企业支持、SSO 等安全控制、付费平台功能与 SLA 的组织。
• Labeling Services（标注服务）： 适合希望将标注工作外包给 CVAT.ai 专业标注团队、而非自建标注团队的客户。项目期间客户可获得 CVAT Online 试用访问。

各计划的详细限制与功能可用性，请参阅 CVAT Online 定价、CVAT Enterprise 与 标注服务。

• 使用问题： 在 Discord 社区提问，或在 Stack Overflow 使用 cvat 标签。
• Bug 与功能请求： 使用 GitHub Issues。
• FAQ： 安装、升级、故障排查。

如需专属支持、SLA 或高级部署方案，可考虑 CVAT Enterprise。

欢迎各类贡献：Bug 报告、文档修复、集成与代码。

• 参与贡献请参阅 贡献文档。
• Bug 报告与功能请求请使用 GitHub Issues。

• 报告漏洞前请先阅读 安全策略。
• 敏感问题请联系：[email protected]。

CVAT Community 基于 MIT 许可证发布。

• /serverless 目录下的代码同样为 MIT 许可，但可能包含适用其他许可证（含非商业许可）的第三方资源，使用前请查阅相应许可证。
• 本软件使用 LGPL/GPL 下的 FFmpeg 库。详见 Dockerfile 与 FFmpeg 法律信息。

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