1. 概述

• 我并没有看过源码，只是看了官方README，并尝试使用了VoTT。所以，肯定很多细节并不清楚。

1.1. VoTT 的功能

• 对图像或视频标定框（bounding box）
• 不规则的标注结果（图像分割）
• 对同一个标定框（bbox）标注多个类别的标签（tags）
• 手动设置输入视频的帧率（fps）
• 内置模型自动标定bbox
• 标注结果统计以及可视化
• 标注结果导出为多种形式
• 前后帧标定框关联
• 对视频片段标定结果
• 自动浏览视频片段
• 导入标注好的bbox到项目

1.2. 下载与安装

• 下载：
  • 官方Github
  • 在 releases 中提供了windows/linux/mac下编译好的可执行文件。
• 安装：
  • 只尝试了使用win下的二进制文件，点击运行就行……

1.3. 使用感想

• 我用VoTT进行标注的时间超过了50小时，写一些自己的感想。
• 优势：
  • 安装方便，直接下载exe文件即可。
  • 界面好看（这非常重要，毕竟标注的时间一般都很长，而且枯燥）。
  • 功能上满足我的需求（视频选择帧+标注框+同一个框多标签）
• 劣势（也许通过修改源码能够实现，但当前release不能实现）：
  • 不能导入已有的标注结果（如bbox）。
  • 同一个项目在不同电脑不能使用。
  • Connection对我来说非常鸡肋。
    • Connection的基本作用就是，可以导入不同地方的数据作为输入。
    • 但我自己的使用中，只会用到本地文件作为输入，而不会用到VoTT中额外提供的Bing/Azure等功能。
  • Project功能对我来说完全没用，还增加了很多工作量
    • 每个project对应两个Connection，如果Connection中的视频太多好像会比较卡，所以会建立很多个Project。
    • Project有Security Token相关内容，会对项目的部分信息进行加密，这导致Project换台电脑就打不开了。
    • 如果修改了Project的参数，会导致一些意想不到的错误。比如，如果修改了FPS，就会导致一些标注好的bbox看不到。
  • 程序不稳定，经常会报错
    • 使用键盘标注多个标签时，如果键盘点击速度太快，就会报错。
    • 项目多了之后，经常会重启程序。家里的电脑配置特别好，重启没什么影响。单位的电脑配置不行，重启一下就要命了……
    • 项目多了以后（现在有70+个项目），打开历史项目时，有时候会看不到标注好的bbox（如果export会发现少了很多bbox）……但如果你刚好移到标注过的那帧时，bbox又出现了（这时如果export，那缺少的这一个bbox就又会出现了）

2. 入门基本使用

• 本章的目标，简单过一遍VoTT的使用过程。部分功能的详细说明将在第三章中介绍。
• 本章内容包括：
  • 准备工作
  • 新建项目
  • 标注bbox
  • 导出标定结果

2.1. 准备工作

• 将所有待标注的视频或图像放到一个文件夹中。
  • 注意，后续只处理该文件夹中的视频与图像，不会处理子文件夹中的数据。
• 新建一个目录，用于保存VoTT项目信息以及项目结果输出。
• 准备好标注类别（tags）。

2.2. 新建项目

• 在打开VoTT后就能看到新建项目选项。
  • 
• 在新建项目目录中，主要要填写的内容包括
  • Display Name：项目名称，随便写
  • Security Token：用来加密一些敏感信息，我也不知道干什么用的，一般就选默认
  • Source Connection：原始数据路径（后面会单独介绍Connection）
  • Target Connection：目标数据存放路径（后面会单独介绍Connection），保存标签以及项目信息
  • Description：项目描述
  • Frame Extraction Rate(frames per a video second)：视频帧率
  • Tags（截图中没有包括）：待标注的标签列表（如COCO 80类物体的名称）。更多 Tags 相关内容请参考 3.3. Tags 设置
  • 
• Connection介绍
  • 所谓Connection，其实就是数据路径。
  • 分类：VoTT中提供了三种 Azure Blob Storge，Bing Image Search，Local File System。
  • 我一般使用的就是 Local File System，需要设置的参数就是 Display Name（在新建项目的Connection相关配置中会展示这个Display Name，我一般设置为文件夹名），Description，Folder Path（本地文件夹路径）。
    • 
  • 设置完成后，在新建项目的 Source/Target Connection 下拉菜单中就能找到对应的选项
    • 
  • Connection在左边菜单栏中有单独一个选项
    • 

2.3. 标注bbox

• 基本流程分为下面几个步骤
  • 选择视频帧/图像
    • 视频帧更详细情况请参考 3.2. 视频帧相关
  • 画框
  • 设置标签（tags），同一个bbox可对应多个tags
• 上述基本步骤示意图如下
  • 注意，图中bbox对应了三个类别的tags（对应3/6/8的标签）
  • 
• 画框时可使用内置SSD模型自动获取bbox
  • bbox的质量可能不是特别高，但也能省一些力气。
  • 更多详细信息可以参考 3.1. 自动标定
  • 示意图如下（先点击博士帽按钮，就可以自动获取标定框）
  • 
• 其他细节：
  • 在画/删框、设置/删除tags后，会自动保存标注结果，无序手动设置。
  • 在3.5. 标框的第三种方式中介绍了一些标注的小工具的使用。

2.4. 导出标注结果

• 在标注页面中，可快速将结果导出，如下图所示。
  • 
• 具体导出设置可以参考
  • 
• 具体导出结果类型等细节请参考 3.4. 标注结果导出

3. 功能详解

3.1. 自动标定（Active Learning）

• 实现的功能：对图像/视频帧结果进行画框。
• 快捷点：ctrl+D
• 在左侧菜单栏中，有自动标注的选项，包括的功能有
  • Model Provider：默认有COCO SSD模型可以使用，也可以自己导入本地模型或url模型地址。
  • Predict Tag：使用自动标注时，需不需要标注bbox的类别。如果没有选中，则只标框，不标结果。
  • Auto Detect：在转换图像/视频帧时，是否自动执行自动标注。
  • 
• 需要看源码才能了解的功能
  • 自定义模型要如何导入，这个从源码中研究模型的输出，不知道PyTorch等行不行。

3.2. 视频帧相关

• 在VoTT中，视频会自动根据输入帧率成帧。
• 视频帧类别分为三类（如下图所示）：
  • 第一类：包含bbox的视频帧（绿色的竖线）
  • 第二类：单独浏览过但没有标注结果的视频帧（黄色的竖线）
  • 第三类：没有单独浏览过的视频帧（没有竖线位置的视频帧）
  • 
• 所谓单独浏览，指的是单独停下来到某一帧
  • 在播放视频时，可能浏览了所有帧，但不会都标黄色竖线。
• 视频帧的选择
  • 鼠标直接在进度条中选择，选中 “没有单独浏览过的视频帧” 后会将当前帧转换为 “单独浏览过但没有标注结果的视频帧”。
  • 上一帧/下一帧（Previous/Next Frame）：选择上一帧或下一帧，快捷键为 A/D。
    • 按照输入设置中的视频帧率提取帧。
    • 这里选择的上下帧就是临近帧，与帧的类别无关。
  • Previous Tag Frame/Next Tag Frame：快捷键为 Q/E
    • 这里选择的是第一类帧，即包含bbox的视频帧。
  • 

3.3. Tags 设置

• VoTT中选中bbox的一些表现形式（如果bbox为实线表示选中，虚线表示未选中），如下图所示

  • 

• 对于选中的bbox设置tag有以下两种方式

  • 鼠标选择左侧的tags列表
  • Tags列表中的钱10类可通过快捷键设置（快捷键就是tags右边中[x]的信息）
  • 

• 在标同一张图片中的多个bbox时

  • 如果使用快捷键选择tag，每个bbox默认标了一个tag后就会选择后一个bbox。
  • 当选择到最后一个bbox时，不会跳转到第一个bbox从头开始，而是会在最后一个bbox上重复进行标记。

• Tag工具栏中还包括一些其他功能，比如reording/lock

  • reording就是改变tag的顺序，通过下图中的上下箭头实现
  • lock不知道是干什么用的，没看懂 A tag can be locked for repeated tagging using the lock icon at the top of the tag editor pane.
  • 

• 如何快速设置Tags

  • VoTT支持的方式就是在创建项目或项目设置中的Tags选项中一个个输入，这种方式非常不方便（比如要把COCO80类输入进去……）。
  • 可编程的修改方式：通过修改VoTT项目文件 my_project.vott 实现
    • 配置文件总体是一个json文件，其中包含一个参数 tag 列表，每个tag包含两个属性name/color，name就是字符串，color是RGB字符串，如#008000。
    • 整体结构形如 "tags": [{"name": "name1", "color": "#595959"}, ...]
  • 注意，有两种方式可以打开已有VoTT项目
    • 方式一：手动打开.vott文件。
    • 方式二：直接右侧选中最近打开的项目。
  • 当使用修改.vott的方法新建tags后，第一次打开项目时，只能用方式一打开，如果用方式二会导致新增的tags消失。
    • 

3.4. 标注结果导出

• 在介绍导出功能前，先明确几个定义：
  • 视频帧的分类：详情请看 3.2. 中内容，分为三类，第一类对应Tagged，第二类对应Visited，第三类就是没有标签。
  • 视频/图片的Visited/Tagged属性，如下图所示（看过没标过的是Visited，标过的是Tagged）
    • 
• 导出功能有单独的菜单栏（如下图所示），包括三个选项
  • 
• 导出数据形式（六种，就不细说了）
  • 
• 导出数据
  • All Asserts：所有数据
  • Only Visited Assets：仅Visited相关数据
  • Only Tagged Assets：仅Tagged相关数据
• Include Images：导出数据中是否需要包含图片
• 举例：导出为PASCAL VOC形式时，数据如下
  • 

3.5. 标框的第三种方式

• 标框（bbox）的方法主要有三种，本节主要介绍第三种方式。
  • 自己直接画
  • 先用Active Learning标再调整
  • 复制其他图片/视频帧的bbox到当前帧：这种方式适合视频中连续帧的标注。
• 在标注页面上，有几个关于regions（就是bbox）的操作：复制/剪切/黏贴/删除regions
  • regions复制/剪切/粘贴/全选操作对应的快捷键是 ctrl+c/x/v/a
  • 可以在当前帧进行标注，然后全选+复制+选择下一帧+粘贴，然后调整bbox。
  • 

3.6. 其他没有详细研究的内容

• 在 Project Settings 中有标定结果可视化
  • 
• 多边形标定
• 放大/缩小（不只是图像放大/缩小，连整体UI都放大/缩小了，使用tag锁定快捷键，如ctrl+0就恢复默认尺寸了）
• 多人协同
• Security Token