一站式标注图像视频3D数据，AI辅助提效，团队协作无忧
CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是一个开源的计算机视觉标注平台，旨在帮助AI团队高效构建高质量视觉数据集。它解决了从原始图像、视频和3D数据中创建标注数据的痛点，提供了丰富的标注工具，包括矩形框、多边形、关键点、语义分割等，并支持AI辅助标注（如自动标注、模型辅助标注），大幅提升标注效率。CVAT还具备完善的团队协作功能，支持多用户同时标注、任务分配、数据审查和质量控制，并提供数据分析面板以监控标注进度和质量。此外，它提供灵活的API和SDK，便于集成到现有开发流程中，支持多种数据格式导入导出。CVAT有开源版、云版和企业版，满足不同规模团队的需求，是视觉AI数据标注领域的主流选择。
1安装前置依赖
先在本机安装 Docker Engine、Docker Compose 和 Git。三者是 CVAT 自托管部署的硬性前置条件，缺一不可。
2克隆 CVAT 仓库
从官方 GitHub 仓库拉取 CVAT 源码到本地，随后进入项目目录，后续启动操作都在该目录内执行。
git clone https://github.com/cvat-ai/cvat
cd cvat3启动默认服务栈
README 仅说明“启动默认服务栈”，节选未给出具体启动命令，请按官方文档 docs.cvat.ai 的安装说明在此目录内启动服务。
4打开浏览器访问
服务启动完成后，用 Chrome 或 Edge 打开 CVAT 界面并使用。首次使用需按官方文档创建账号并登录。
服务栈启动完成后，用 Chromium 系浏览器打开 CVAT 界面并能正常登录使用；具体访问地址以启动日志和官方文档为准。
Q：支持哪些浏览器？
A：CVAT 主要在 Chromium 系浏览器上测试（Google Chrome、Microsoft Edge）。Firefox 可能有部分兼容问题，Safari/WebKit 不受支持。
Q：不想自己部署，能先体验吗？
A：可以。直接访问 https://app.cvat.ai 使用 CVAT Online 免费方案在浏览器里体验，功能与用量限制随方案不同。
Q：部署后数据会离开本地环境吗？
A：不会。CVAT Community 为自托管开源版，完全运行在你自己的基础设施中，数据不离开你的环境。
Q：能接入自己的模型做自动标注吗？
A：可以。CVAT Community 支持连接你自己的 ML 模型，用于检测、分割和跟踪，以加速标注流程。
LabelImg、Label Studio、VGG Image Annotator (VIA)
cvat 是数据集领域的开源项目，由 cvat-ai 开发，2018 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（16,774）位列前 3%，在数据集分类的 279 个项目里位列前 3%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 16,508 增加到 16,774，净增 266。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。提供开源版（免费）、云版（按量付费）和企业版（订阅制），云版有免费额度，企业版可试用。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：为自动驾驶训练集标注车辆、行人等目标。同类可对比的替代方案包括 LabelImg、Label Studio、VGG Image Annotator (VIA)。
X-AnyLabeling
开源
一站式AI辅助标注，图像视频文本通吃，导出格式随心配
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop applicat···
aisheets
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像用表格一样批量调 AI，不写代码就能造和改数据集
Build, enrich, and transform datasets using AI models with no code
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[ICLR'25] DataGen: Unified Synthetic Dataset Generation via Large Language Models