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...
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 启动后,您可以使用浏览器导航至http://localhost:8080,您将在其中看到 Label Studio 登录屏幕。 设置项目 选择“注册”选项卡,然后创建一个新的 Label Studio 用户帐户。 Label Studio“注册”界面 第一次登录时,负鼠海蒂(Label Studio的吉祥物)会向您打招呼,要求您创建一个新项目。选择“创建项目”...
# 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 启动服务 启动SAM后端推理服务: cd path/to/playground/label_anythinglabel-studio-ml start sam --port 8003 --with \sam_config=vit_b \sam_checkpoint_file=./sam_vit...
接下来请根据以下步骤在 Label-Studio Web 系统中配置使用后端推理服务。 2. 现在启动 Label-Studio 网页服务: 请新建一个终端窗口进入 label_anything 项目路径。 代码语言:javascript 复制 cd path/to/playground/label_anything (如不使用 vit-h 的 SAM 后端可跳过此步)使用的推理后端是 SAM 的 vit-h,由于模...
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，...
⚠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 \ sam_config=vit_b \ sam_checkpoint_file=./sam_vit_b_01ec64.pth \ ...
Label Studio 的 Segment Anything 后端通过在 SAM 的预测功能与 Label Studio 的标签界面之间建立桥梁，提供了示例源代码和用于构建部署实例的 Dockerfile，以及运行后端服务的 Docker Compose 文件。该后端支持关键点和边界框提示，SAM 能够合并负关键点和正关键点，以交互方式提高分割精度。安装 SAM ML ...
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...
启动后端时，需编辑“docker-compose.yml”文件以包含Label Studio主机和API访问密钥。连接后，您可以设置项目、导入图像并开始标记过程。使用智能选择工具进行关键点标记，同时使用矩形边界框工具进行边界框标记。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...