快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   使用CVAT标注工具，快速标注50张工业缺陷检测图片。标注缺陷区域（如划痕、凹陷），支持多边形和矩形标注。导出为YOLO格式，直接用于训练目标检测模型。整个过程在2小时内完成，验证模型原型的效果。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

在工业缺陷检测这类计算机视觉项目中，快速验证模型原型是至关重要的。最近我尝试用CVAT标注工具，在2小时内完成了50张工业缺陷图片的标注，并成功导出YOLO格式用于模型训练。整个过程比想象中高效，下面分享具体操作和心得。

1. 准备阶段
   首先需要收集待标注的工业产品图片，建议选择光线均匀、背景简洁的样本。我准备了50张包含划痕、凹陷等典型缺陷的金属件照片，并按产品类型分类存放。这一步看似简单，但样本质量直接影响后续标注效率和模型效果。

2. CVAT标注实战
   登录CVAT后新建项目，关键设置包括：

3. 任务名称明确标注内容（如"金属件表面缺陷-2024Q2"）
4. 选择"目标检测"任务类型
5. 预定义标签（划痕/scratch、凹陷/dent等）并分配颜色

1. 标注技巧
   实际标注时发现几个提速要点：
2. 对规则形状缺陷用矩形框（快捷键R）
3. 复杂边缘用多边形工具（快捷键N）逐点勾勒
4. 批量相似缺陷可用Ctrl+C/V复制粘贴标注框微调位置

5. 通过网格视图同时显示多张图片对比标注

6. 格式导出
   完成标注后，在导出界面选择：

7. YOLO 1.1格式（含images和labels文件夹）
8. 勾选"保存图片数据"保留原始图片

9. 测试时额外导出了PASCAL VOC格式作备份

10. 模型验证
    将导出的数据集按8:2划分训练/验证集，用YOLOv8训练后发现：

11. 初始验证集mAP@0.5达到0.76
12. 多边形标注的缺陷识别率比矩形框高12%
13. 需增加更多光照变化的样本提升泛化性

整个过程最惊喜的是CVAT的响应速度——在Chrome浏览器中标注1000x1000像素的图片毫无卡顿，配合快捷键操作平均每张图仅需2分钟。

如果想快速体验完整流程，推荐在InsCode(快马)平台上尝试，其内置的在线环境无需配置即可运行CVAT，还能一键部署训练好的模型作为演示。我测试时从标注到看到模型输出只用了半天时间，对验证原型思路特别有帮助。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   使用CVAT标注工具，快速标注50张工业缺陷检测图片。标注缺陷区域（如划痕、凹陷），支持多边形和矩形标注。导出为YOLO格式，直接用于训练目标检测模型。整个过程在2小时内完成，验证模型原型的效果。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果