cvat
Manuel araçlar ve otomatik sunucusuz yapay zeka modelleriyle görüntü, video, ses ve 3D veri setlerini etiketleyin.
Takım iş akışları ve SDK erişimiyle görsel, ses ve 3D sensör verilerini kendi altyapınızda etiketleyin.
CVAT, bilgisayarlı görü modelleri için görsel ve mekansal veri setleri hazırlamak üzere tasarlanmış bir veri etiketleme platformudur. Tescilli endüstriyel eğitim verileri üzerinde sıkı kontrol sağlamak için onu kendi sunucularınızda çalıştırabilirsiniz. Kalite kontrol, kusur tespiti veya robotik için bilgisayarlı görü sistemleri kuran mühendislik ekipleri için uygundur.
Nedir
Platform; sınırlayıcı kutular, çokgenler, maskeler, anahtar noktalar ve küboidler kullanarak görüntüler, video akışları, ses dosyaları ve 3D nokta bulutları üzerinde etiketleme araçları sağlar. Otomatik tespit ve takip için Nuclio aracılığıyla SAM, YOLO v7 ve RetinaNet gibi sunucusuz makine öğrenimi modellerini bağlayabilirsiniz. Veri seti yönetimini, çoklu kullanıcı atamasını, kalite kontrol iş akışlarını ve 20'den fazla standart formatta dışa aktarımı destekler.
Kimler için
CVAT, sensör verileri üzerinde tam operasyonel kontrole ihtiyaç duyan yapay zeka geliştirme ekipleri, bilgisayarlı görü mühendisleri ve veri seti etiketleyicileri için uygundur. Kapalı devre (air-gapped) dağıtımlar veya S3, Azure ya da Google Cloud ile bulut entegrasyonları gerektiren endüstriyel şirketler için iyi çalışır. Sıfır konfigürasyonlu masaüstü uygulamaları arayan yalnız geliştiriciler için uygun değildir.
Temel özellikler
Çok modlu veri seti desteği
Sınırlayıcı kutular, çokgenler, maskeler ve küboidler kullanarak görüntüleri, video akışlarını, sesleri ve 3D nokta bulutlarını etiketleyin.
Sunucusuz otomatik etiketleme
Tespit, segmentasyon ve nesne takibini otomatikleştirmek için Nuclio üzerinden SAM, YOLO v7 ve TransT gibi ML modellerini bağlayın.
Geniş format uyumluluğu
COCO, YOLO, Pascal VOC ve KITTI dahil 20+ formatta veri seti etiketlerini içe ve dışa aktarın.
Geliştirici SDK ve API
Python SDK, CLI aracı veya REST API kullanarak görev oluşturma, dosya yükleme ve veri seti çıkarma işlemlerini otomatikleştireın.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- 3D nokta bulutları, video akışları ve ses dahil olmak üzere çok modlu verileri işler.
- Manuel etiketleme görevlerini hızlandırmak için Nuclio aracılığıyla sunucusuz yapay zeka modellerini entegre eder.
- Veri setlerini kutudan çıktığı gibi 20+ bilgisayarlı görü formatında dışa ve içe aktarır.
- Rol tabanlı proje iş akışları, görev ataması ve sorun takibi içerir.
Eksileri
- Docker konteynerlerini, veritabanlarını ve sunucu altyapısını yönetmeyi gerektirir.
- Yapay zeka ile otomatik etiketlemeyi etkinleştirmek, ayrı bir sunucusuz Nuclio yığını dağıtmayı ve yapılandırmayı gerektirir.
- Tarayıcı desteği Chrome ve Edge gibi Chromium tabanlı tarayıcılarla sınırlıdır.
- Gelişmiş UI analitiği ve SAM 2/3 özellikleri ücretli barındırılan veya enterprise planlarla sınırlıdır.
Fiyatlar & lisans
CVAT Community, kendi kendine barındırılan (self-host) dağıtımlar için MIT lisansı altında ücretsiz ve açık kaynaklıdır. Ticari seçenekler arasında yönetilen altyapı veya özel destek isteyen kuruluşlar için CVAT Online ücretli planları (Solo ve Team) ve CVAT Enterprise yer alır.
Türkçe konuşanlar için işler
879 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$175 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
Hangi web tarayıcıları destekleniyor?
CVAT öncelikle Google Chrome ve Microsoft Edge gibi Chromium tabanlı tarayıcılarda test edilmiştir. Firefox sınırlı desteğe sahipken, Safari ve WebKit desteklenmemektedir.
Otomatik etiketleme modellerini nasıl etkinleştiririm?
Nuclio çerçevesini başlatmak için `docker compose -f docker-compose.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml up -d` komutunu çalıştırarak sunucusuz bileşeni ayağa kaldırmalısınız.
