并通过 label studio ml 将 MMDetection 模型封装成 label studio 后端服务,实现数据集的自动标记[1];最后参考label studio ml示例,为自己的 MMDetection 人脸标记模型设计了一种迭代训练方法,使之能够不断随着标记数据的增加而跟进训练,最终实现了模型自动标记数据集、数据集更新迭代训练模型的闭环。
label-studio进行半自动化目标检测标注 参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/label_studio.html,这里进行简要概述: 1. 启动目标检测服务 在mmdetection文件夹中,执行 label-studio-ml start projects/LabelStudio/backend_template --with \ config_file=configs/rtmdet/rtmdet_m_8xb32-...
一个AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文,看着他标了两个多月的数据集这么辛苦,就想着人工智能都能站在围棋巅峰了,难道不能动动小手为自己标数据吗...
在Label Studio ML Backend提供的预标注模型示例中,只有mmdetection这个目标检测预标注示例,而没有目标分割预标注示例,因此我参考野生的目标分割预标注代码interactive_segmentation.py并结合MMDetection的Mask R-CNN算法,实现了一个目标分割预标注的演示代码。
结合mmdetection 、 label studio 实现数据集自动标注、模型自动迭代的 AI 闭环 - wefantasy/label-studio-demo
在这一期的视频中,我们将深入探索如何在 CPU 支持的 Windows 环境下,利用 MMDetection 进行数据集可视化以及模型的训练和测试。文档教程:https://github.com/open-mmlab/playground/blob/main/label_anything/readme_zh.md 交流群:https://cdn.vansin.top/open-mmlab/pg.jpg 让我们一起深入了解 AI 标注,提升我们...
label-studio-demo是一个用于自动化图像标注的工具,它结合了mmdetection和label studio两个深度学习框架。通过使用label-studio-demo,我们可以实现数据集的自动标注和模型的自动迭代。 首先,我们需要准备一个数据集。这个数据集可以是从公开的数据集下载的,也可以是自己创建的。在dataset文件夹中,我们创建一个名为"label...