X-AnyLabeling 支持主流深度学习框架的数据格式导入导出,如 YOLO、OpenMMLab 和 PaddlePaddle 等。这极大地简化了数据集准备流程,让您能够更专注于模型开发本身。 1.3 多硬件环境与跨平台应用 X-AnyLabeling 具备强大的硬件环境适应性,不仅支持常规的 CPU 推理,更引入了 GPU 加速推理能力。当前,软件后端的默认推理引擎...
在X-AnyLabeling 中,你可以非常方便的通过内置的 Resnet50 和 InternImage,或者是 yolov5-cls 和 yolov8-cls 图像分类模型进行预打标。除了图像级的分类任务外,也支持实例级的分类任务: 当然,对于更为复杂的多任务分类(Multitask classification)也是同样支持的,这意味着你可以基于 X-AnyLabeling 为不同的对象轻松...
pip install onnxruntime-gpu==x.x.x # GPU版本,替换x.x.x为具体版本号 此插件为后续文件转换时需要 第四步:安装完相应的库文件后,输入下面代码,打开X-Anylabeling应用 虚拟环境下,进入到源码下载存放的文件夹,输入python anylabeling/app.py代码打开软件 进入源码文件夹运行app.py文件 软件打开后的状态如下...
接着，运行X-AnyLabeling的程序。在终端中输入以下命令：python3 anylabeling/app.py 最后，加载SAM2模型。这样，您就可以开始享受SAM2带来的视频分割体验了。接下来，我们将为您展示四种不同的SAM2模型，供您根据个人硬件和需求进行选择：上述准测试实验是在“单个A100 GPU上，使用PyTorch 1和CUDA 1，以及bfloat16...
X-AnyLabeling 支持在不同硬件环境下运行。除了常规的 CPU 推理外,还引入了 GPU 加速推理支持。当前AI模型的推理后端适配 OnnxRunTime,用户仅需将训练的模型导出为统一的 ONNX 文件后便可轻松集成到工具中。当然,您也可以方便的集成 Pytorch、OpenVINO 或者是 TensorRT 等后端。 此外,X-AnyLabeling 同时也具备多...
在编译前,请确保已经根据所需的 GPU/CPU 版本修改了anylabeling/app_info.py文件中的__preferred_device__参数。 如果需要编译 GPU 版本,请先激活相应地GPU运行环境,执行pip install | grep onnxruntime-gpu确保被正确安装。 对于Windows-GPU 版本的编译,需要手动修改anylabeling-win-gpu.spec文件中的datas列表参...
第一个关于CV提示的报错,通过在配置文件里面指定模型输入大小解决, 第二个关于onnxruntime -GPU (ORT1.18.1版本),自动安装后加载模型提示DLL初始化失败,平台win11 python3.11 3.12 CUDA12.X 按照官方文档手动下载本地安装包进行安装后解决问题(ORT1.18.1默认适配CUDA11
X-AnyLabeling是一款集成了多种深度学习算法的图像标注软件,专注于提升标注效率和精度。它支持图像和视频的多样化标注样式,适配多种AI训练场景,提供图像级与对象级标签分类。软件支持主流深度学习框架的数据格式导入导出,具备跨平台兼容性,支持CPU和GPU推理。
【YOLO】X-AnyLabeling自动标注工具,解放双手 下载地址: https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases, 视频播放量 2048、弹幕量 1、点赞数 67、投硬币枚数 26、收藏人数 217、转发人数 12, 视频作者 骆驼哇哈哈, 作者简介 ,相关视频:自动标注项目AnyLabeling上
X-AnyLabeling 支持在不同硬件环境下运行。除了常规的 CPU 推理外,还引入了 GPU 加速推理支持。当前AI模型的推理后端适配 OnnxRunTime,用户仅需将训练的模型导出为统一的 ONNX 文件后便可轻松集成到工具中。当然,您也可以方便的集成 Pytorch、OpenVINO 或者是 TensorRT 等后端。 此外,X-AnyLabeling 同时也具备多...