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为 OnnxRunTime,用户只需将训练模型导出为统一的 ONNX 文件,即可轻松集成至工具中。此外,您也可灵活集成 Pytorch、OpenVINO 或 TensorRT 等后端。 X-AnyLabeling 还拥有卓越的跨平台兼容性...
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。 新版本X-AnyLabeling v2.5.0特别强化小目标筛查功能,引入基于视觉-文本提示的交互式检测与分割标注算法,适用于学术界和工业界的多种视觉任务,是图像标注领域的强大工具。 X-AnyLabeling 的主要功能 多样化标注样式:支持矩形框、多边形...
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 同时也具备多平台...
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自动混合精度”的环境下进行的。值得注意的是，随着模型规模的增大，其结果的精确度会相应提高，但运行所需...
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
人气猫 Yolov5 yolov8 yolov10 yolov11 自动标注工具 + 免python环境 GPU一键训练包+ncnn模块 详细使用教程,完全免费 6.1万 8 10:23:40 App 运用AI技术实现游戏自动化!所用到的YOLO技术原理原来是这样的!计算机大佬手把手教学YOLOv5基础原理及代码复现! 6549 0 06:29 App yolov8免环境一键训练,标注工具...
Effortless data labeling with AI support from Segment Anything and other awesome models. - X-AnyLabeling/requirements-gpu.txt at main · RY-97/X-AnyLabeling
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...
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...