做图文音项目过程中,我们通常会需要进行数据标注。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。
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...
基于半监督学习的标注方案:通过使用少量的手工标注数据和大量的未标注数据来训练模型,从而实现自动标注。 基于半监督学习的标注方案是一种利用少量的手工标注数据和大量的未标注数据来训练模型的方法。 这种方法的优点是可以利用未标注数据来提高模型的性能,但缺点是需要大量的未标注数据和计算资源,并且模型的性能受到标注...
Label-Studio是一个开源的的一个标注平台。可以对图像、文本、音频等素材进行标注。而且Label-Studio还支持机器学习插件的拓展,可以减轻标注人员的工作量和疲惫感,提升效率。 对Label-Studio平台和它的机器学习插件感兴趣的朋友可以去看看官网的文档。 Label Studio Documentation — Data Labeling 也有详细写明机器学习插...
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_8xb32-300e_coco.py \ checkpoint_file=...pth \ device=cpu \ --port 8003 1.
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,进行半自动化标注。 环境配置 首先需要创建一个虚拟环境,然后安装 PyTorch 和 SAM。创建虚拟环境: conda create -n rtmdet-sam python=3.9 -y ...
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...
在label studio中，用户可以手动添加标注项，查看自带的模板，并通过“browse Templates”功能浏览模板。定义好可标注内容后，对单个项目进行标注，完成后点击“submit”提交。对于批量自动化标注，用户可以利用cube studio中训练好的模型。例如，选择yolo模型，部署web服务，发布为推理服务。服务发布完成后，在...
开始半自动化标注，打开Auto-Annotation开关，勾选自动接受标注建议，使用智能工具完成标注。Point2Label与BBox2Label功能允许通过点击或标注边界框实现物体分割与检测。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，...