本文将介绍结合 Label-Studio 和 SAM (Segment Anything) 半自动化标注方案,Point2Lablel:用户只需要在物体的区域内点一个点就能得到物体的掩码和边界框标注,Bbox2Label:用户只需要标注物体的边界框就能生成物体的掩码,社区的用户可以借鉴此方法,提高数据标...
今天文章介绍一种半自动化标注神器Label-Studio X SAM,相比传统方法,数据标注的效率得到极大的提升。 本文将介绍结合 Label-Studio 和 SAM (Segment Anything) 半自动化标注方案,Point2Lablel:用户只需要在物体的区域内点一个点就能得到物体的掩码和边界框标注,Bbox2Label:用户只需要标注物体的边界框就能生成物体的...
因此本文的主要目的是尝试以Label Studio作为前端、SAM作为后端来搭建半自动实例分割标注平台, 注意:Label Studio官方建议使用Docker来进行部署,但由于许多GPU租借平台本身(如本文采用的AutoDL)就使用了虚拟化,不可在内部再进行虚拟化部署,因此本文使用非docker的方案部署。 对于Label studio以及label-studio-ml-backend的详...
Label Studio是一款优秀的标注软件,覆盖图像分类、目标检测、分割等领域数据集标注的功能。 本文将使用喵喵数据集的图片作为示例,演示半自动化标注过程。 环境配置 首先,我们可以创建一个虚拟环境,然后安装 PyTorch 和 SAM。 创建虚拟环境: conda create -n rtmdet-sam python=3.9 -yconda activate rtmdet-sam 克隆...
完成标注后，导出COCO格式数据集，包含图片及标注文件。通过Label-Studio的半自动化标注功能，用户能在标注过程中通过点击实现目标分割与检测，显著提高标注效率。此方案利用了SAM算法优势，结合Label-Studio实现高效、便捷的数据标注流程，代码部分参考了特定Pull Request，感谢贡献者。
使用Label-Studio X SAM 半自动化标注及训练模型使用Label-Studio X SAM 半自动化标注及训练模型aldium10编辑于 2023年11月16日 14:35 想问一下,这个报错怎么解决啊 分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
从2023年年中开始,Label Studio 社区推出了新的机器学习后端,为 Label Studio 带来了 Meta 的分段任意模型 (SAM) 的强大功能。社区贡献的功能使得将 Segment Anything 作为服务运行成为可能,为注释者提供了快速创建图像标签蒙版的工具,从而腾出时间来致力于更具挑战性的注释任务。
本文的目标是构建一个半自动实例分割标注平台，前端采用Label Studio，后端则是SAM。尽管Label Studio推荐Docker部署，但考虑到我们使用的AutoDL环境已经虚拟化，本文选择非Docker部署方法。环境配置部分，Label Studio通过pip安装，而label-studio-ml-backend则从GitHub克隆。SAM的配置与安装需参考官方文档，包括...
根据需要，可以使用负选择工具删除不需要的区域。完成标签任务后，可以通过导出功能将标签和掩码导出为JSON目录，以供机器学习和数据科学管道使用。Label Studio提供了一个直观的界面，加速了从图像分割到标记的整个过程。通过与Label Studio的结合，SAM模型为自动化图像处理提供了强大的工具。
启动 Label Studio 实例时，确保在本地硬盘上存储数据库和任务文件，并启用本地文件服务。登录 Label Studio 后，创建新项目，并导入自定义标签模板。配置标签界面，包括画笔、关键点和矩形标签，将向 SAM ML 后端发送推理请求。为项目设置导入图像，并开始添加标签。通过智能选择工具，可以自动添加关键点和...