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列表参数,将本地的onnxruntime-gpu相关动态库*.dll添加进列表中。 对于Linux-GPU 版本的编译,需要手动修改anylabeling-lin...
e)从官网在该文件夹下git clone代码,git clonehttps://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.git f)找到文件夹下的子文件./anylabeling/app_info.py文件,将__preferred_device__ = "CPU" 改为 GPU g)安装依赖文件requirements,命令是pip install -r requirements-gpu.txt h)安装cuda,这里用的是直接安装torch...
项目主页:https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling 安装教程:https://github./CVHub520/X-AnyLabeling/blob/main/docs/zh_cn/get_started.md 用户手册:https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/blob/main…
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...
X-AnyLabeling 是一款全面的标注工具,支持在不同硬件环境下进行标注。除了常规的 CPU 推理外,还引入了 GPU 的推理支持,充分利用显卡强大性能,提升标注速度,同时为用户在处理大规模数据时提供更灵活的选择。 此外,该工具具备多平台兼容性,能够在 Windows、Linux 和MacOS 等不同操作系统环境下无缝运行,确保用户在各种...
用户可以通过GitHub官方仓库(CVHub520/X-AnyLabeling)下载X-Anylabeling。此外,百度网盘也提供了该软件的分享下载链接。安装时,需要先创建虚拟环境,并安装所需的库和ONNX Runtime(根据系统选择CPU或GPU版本)。安装完成后,运行app.py文件即可启动软件。 使用流程 X-Anylabeling的使用流程相对简单。用户可以选择手动标注...
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...
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。
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