(1)打开labelme/labelme/ai/init.py,源码如下: MODELS=[Model(name="Segment-Anything (speed)",encoder_weight=Weight(url="https://github.com/wkentaro/labelme/releases/download/sam-20230416/sam_vit_b_01ec64.quantized.encoder.onnx",# NOQAmd5="80fd8d0ab6c6ae8cb7b3bd5f368a752c",)...
注意切换到labelme环境下,并启动labelme命令,然后窗口会打开。 2、启动AI辅助标注 在点击“编辑”-》“create-ai-polygon后,软件会自动加载模型。 模型分为三种,speed、balanced、accuracy。如果本地无法连接外网,估计会报错,那如何操作呢。 3、下载AI模型 打开文件:D:\software\labelme\labelme\ai\_init_.py,看...
数据标注已在使用 TensorFlow Object Detection API Mask R-CNN 训练自定义图像分割模型阐述,这里就不再赘述。 生成VOC 数据集 U-NET 的数据集包含原始图像(jpg) 和标签(mask)图像(png),通常使用VOC 格式来整理数据集。 将标注好的数据存放到tensorflow-unet-labelme的datasets/train下,并新建datasets/labels.txt,...
LabelMe智能标注版是一款专为AI项目设计的高级图像标注工具,它整合了SAM模型,能自动识别图像内容,并进行初步标注,显著提升标注效率。用户可以通过交互式调整来优化模型预测,实现高精度的标注。此工具适合AI研发团队、计算机视觉专家等各类专业人士,广泛应用于自动驾驶、医疗影像、无人机监测等领域,能加速大规模数据集的标...
数据标注已在使用TensorFlow Object Detection API Mask R-CNN 训练自定义图像分割模型 阐述,这里就不再赘述。 生成VOC 数据集 U-NET 的数据集包含原始图像(jpg) 和标签(mask)图像(png),通常使用 VOC 格式来整理数据集。 将标注好的数据存放到 tensorflow-unet-labelme 的datasets/train 下,并新建 datasets/label...