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...
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 install label-studio==1.7.3pip install label-studio-ml...
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: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...
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X...
安装Label Studio可以直接使用pip进行,在所使用的虚拟环境/conda环境下直接使用以下命令即可 pip install label-studio 安装label-studio-ml-backend从github直接进行,按照以下命令即可 git clone https://github.com/HumanSignal/label-studio-ml-backend.gitcdlabel-studio-ml-backend/ ...
⚠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 \ ...
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...
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...
分段任意模型适用于 GPU，因此推荐在配备有 GPU 的硬件上运行。构建 Docker 镜像需要一定时间，镜像大小为 2.4G。在构建模型后，即可使用 Label Studio 创建图像分割项目。安装 Label Studio 后，需要安装 SAM ML 后端依赖的本地存储服务。启动 Label Studio 实例时，确保在本地硬盘上存储数据库和任务...
使用Label-Studio X SAM 半自动化标注及训练模型使用Label-Studio X SAM 半自动化标注及训练模型aldium10编辑于 2023年11月16日 14:35 想问一下,这个报错怎么解决啊 分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...