在Settings/Labeling Interface中配置 Label-Studio 关键点和 Mask 标注。 <View><Image name="image" value="$image" zoom="true"/><KeyPointLabels name="KeyPointLabels" toName="image"><Label value="cat" smart="true" background="#e51515" showInline="true"/><Label value="person" smart="true...
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...
到此半自动化标注就完成了, 通过 Label-Studio 的半自动化标注功能,可以让用户在标注过程中,通过点击一下鼠标,就可以完成目标的分割和检测,大大提高了标注效率。部分代码借鉴自 label-studio-ml-backend ID 为 253 的 Pull Request,感谢作者的贡献。