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 pi...
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 pi...
--env LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=/label-studio/data/images \ heartexlabs/label-studio:latest 此命令告诉 Docker 启动 Label Studio,使其可在http://localhost:8080上查看,将数据库和任务文件存储在本地硬盘上,并启用本地文件服务。Label Studio 启动后,您可以使用浏览器导航至http://localhost:80...
Point2Labl：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，提高数据标注的效率。SAM（Segment Anything）是 Meta AI 推出的分割一切的模型。Label Studio 是一款优秀的标注软件，覆盖图像分类、目标检测、分...
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 install label-studio==1.7.3 pip install label-studio-ml==1.0.9 ...
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。
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...
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 ...
Cloud Studio代码运行 sudo apt install libpq-dev python3-dev # Note:如果使用 Label Studio1.7.2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 install label-studio==1.7.3pip install label-studio-ml==1.0.9 ...
pip install label-studio-ml==1.0.9 1. 2. 3. 4. 5. 启动服务 ⚠label_anything 需要启用SAM后端推理后再启动网页服务才可配置模型(一共需要两步启动) 1.启动 SAM 后端推理服务: cd path/to/playground/label_anything label-studio-ml start sam --port 8003 --with \ ...