在最新发布的 X-AnyLabeling v2.5.0 版本中,我们隆重推出全新算法 Open Vision[3]。它巧妙融合了 Visual-Text Grounding 和 Segment-Anything 的优势,实现了基于多提示融合的交互式检测与分割。 Open Vision 有效地克服了 YOLO 等主流传统闭集检测模型类别受限的缺点,也解决了 GroundingDINO 在处理复杂、模糊或具有...
pip install onnxruntime # CPU版本 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...
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
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...
X-AnyLabeling X-AnyLabeling是一款基于AI推理引擎和丰富功能特性于一体的强大辅助标注工具,其专注于实际应用,致力于为图像数据工程师提供工业级的一站式解决方案,可自动快速进行各种复杂任务的标定。 功能特性 图像和视频文件的标注 作为一款主打视觉标定的应用,X-AnyLabeling 除了支持图像级的标注功能外,还特别引入了...
简介:X-AnyLabeling是一款强大的辅助标注工具,集成了AI推理引擎和丰富功能,为图像数据工程师提供一站式解决方案。它支持图像和视频文件的自动标注,提供了包括矩形框、多边形在内的七种标注样式,适应多样化的训练场景需求。X-AnyLabeling内置了多种SOTA级AI模型,如YOLO、SAM系列等,并支持GPU加速和多种数据集格式的导入...
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,确保用户在各种工作环境中轻松...
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。