安装Label-Studio 和 label-studio-ml-backend #sudo apt install libpq-dev python3-dev# Note:如果使用 Label Studio 1.7.2 版本需要安装 `libpq-dev` 和 `python3-dev` 依赖。 #安装 label-studio 需要一段时间,如果找不到版本请使用官方源 pip...
label-studio-ml start my_ml_backend 成功启动后,在终端中可以看到 ML 后端的 URL。 1.3 模型配置与训练 开启可视化窗口,再开启一个终端窗口,首先,激活conda对应的环境;然后,cd 到label-studio代码所在路径;然后,执行以下终端命令,启动可视化的窗口: 在启动自定义机器学习后端之后,就可以将其添加到 Label Studio ...
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是一个比较好上手的标注平台,可以直接搜索label studio使用,也可以在cube studio中使用,在cube studio中不仅可以直接使用原生的label studio,还打通了模型训练和数据存储,可以直接使用我们自己训练好的AI模型,对我们的图文音数据来进行自动化标注。 1. 进入标注平台 体验环境可以直接使用,也可以根据https://...
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。 用邮箱注册一个帐号 2. 文档抽取任务标注 2.1 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。
1. 提高标注效率: Label-Studio的多样化标注支持和自定义标注界面使得标注工作更加高效和准确。 2. 降低标注成本: 通过支持多用户协作标注和自动化标注功能(如集成机器学习模型进行预测),Label-Studio有助于降低标注成本。 3. 适用于多种场景: 由于其支持多种数据类型和标注任务,Label-Studio可以应用于多种场景,满足...
本教程在基于 UIE 的命名实体识别的基础上,进一步通过集成 Label Studio 的 Machine Learning Backend 实现交互式预注释和模型训练等功能。 环境准备 在OpenBayes 启动一个「模型训练」的容器,环境选择paddlepaddle-2.3资源选择vgpu或其他 GPU 容器 在Jupyter 中打开一个 Terminal 窗口,然后执行命令openbayes-label-st...
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 \...
23:23 【工程开发】Mkdocs构建github项目文档及自动化部署 11:25 【大模型函数调用】function calling及自动发邮件案例 23:10 【大模型学习路径】LLM知识点及面试相关 25:01 【大模型学习路径】LLM算法岗非技术答疑 16:00 【AI数据标注】企业标注流程及label studio打标工具介绍 20:00 label...
首先创建虚拟环境，安装PyTorch及SAM。启动SAM后端推理服务，配置Label-StudioWeb系统中后端推理服务。启动Label-Studio网页服务，打开浏览器访问localhost:8080/查看界面，注册用户并创建项目。导入猫图片，配置Label-Studio关键点、Mask标注，设置标注类别与标注方式。调整XML文件，确保正确配置标注类型和类别。将...