predict方法,用于为标注数据生成新的预测结果,其关键参数tasks就是 label studio 传递的原始数据 fit方法,用于模型的训练,当点击页面上的Train按钮时,会调用此方法(具体的位置在下文会提到),其关键参数annotations就是 label studio 传递的已经标注了的数据
self.LABEL_STUDIO_HOST = os.getenv('LABEL_STUDIO_HOST', 'http://localhost:8080') self.LABEL_STUDIO_API_KEY = os.getenv('LABEL_STUDIO_API_KEY',self.token) print("bb") 三、其他说明 1、predict 函数中的result参数说明 predict 函数中的result参数设置来源,以及怎么对应数据 1、下图中的 红框1 ...
#安装label-studio机器学习后端,dirname为放代码的文件夹路径cddirnamegitclone https://github.com/heartexlabs/label-studio-ml-backend#安装label-studio及其依赖cdlabel-studio-ml-backend pipinstall-U-e.#(可选) 安装label-studio中examples运行所需的requirementspipinstall-rlabel_studio_ml/examples/requirements....
然后在 label_studio_backend.py 中创建自己预标记模型的类,使其继承label_studio_ml.model.LabelStudioMLBase并实现关键方法,不同方法对应不同功能,后面会陆续实现: python classMyModel(LabelStudioMLBase):def__init__(self, **kwargs):passdefpredict(self, tasks, **kwargs):passdeffit(self, completions, ...
启动自己的label-studio,可以指定一个port,不指定默认port=8080。正常启动后,在浏览器中就能访问LS了。新建一个自己的标注任务,并导入数据。 用label-studio-ml start /data/xxx/label_studio_ml_backend/label_studio_ml/examples/yyy/ -p 12389 --debug,启动自己的ml-backend后端。对...
1.1 本地启动 Label Studio 安装label-studio: #创建名为label_studio的虚拟环境(示例的Python版本为3.8) conda create -n labelstudio python=3.8 #激活虚拟环境 conda activate labelstudio #pip安装label-studio (version=1.7.2) pip install label-studio==1.7.2 ...
继承label_studio_ml.model.LabelStudioMLBase类,重写方法: 针对自动预标注功能,主要重写predict方法,将输出格式化成label studio所需的json格式(参考官方文档:https://labelstud.io/guide/predictions.html)。 【示例】 如需根据YOLOv4的预训练模型进行预标注,则推理代码如下: ...
在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 2.2 实体抽取任务标注 项目创建点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。 填写项目名称、描述 命名实体识别任务选择 ...
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。