(Windows)半自动化标注-Label-Studio的安装和简单使用
半自动化标注-Label-Studio的安装和简单使用
参考文献https://mp.weixin.qq.com/s/7e28NOnGJi09GqPzzVUPuA
Label Studio 是一款优秀的标注软件,覆盖图像分类、目标检测、分割等领域数据集标注的功能。
LabelStudio ├── backend // 后端功能 │ ├── examples // label studio ml 官方示例(非必须) │ ├── mmdetection // mmdetection 人脸检测模型 │ ├── model // label studio ml 生成的后端服务 (自动生成) │ ├── workdir // 模型训练时工作目录 │ | ├── fcos_common_base.pth // 后端模型基础权重文件 │ | └── latest.pth // 后端模型最新权重文件 │ └── runbackend.bat // 生成并启动后端服务的脚本文件 ├── dataset // 实验所用数据集(非必须) ├── label_studio.sqlite3 // label studio 数据库文件 ├── media │ ├── export │ └── upload // 上传的待标记数据集 └── run.bat // 启动 label studio 的脚本文件(非必须)
SAM (Segment Anything) 是 Meta AI 推出的分割一切的模型。
安装pytorch
pip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
安装所需工具包
pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
下载playground:https://github.com/open-mmlab/playground
在线安装segment-anything
pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
或者离线安装
https://github.com/facebookresearch/segment-anything
pip install -e .
下载Seg模型权重,选择权重(选择其一)(可用浏览器下载)
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_b_01ec64.pth wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_l_0b3195.pth # 最优 wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth
安装label-studio和label-studio-ml
pip install label-studio -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com --user pip install label-studio-ml -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com --user
启动label-studio-ml
label-studio-ml start sam --port 8003 --with sam_config=vit_b sam_checkpoint_file=./sam_vit_b_01ec64.pth out_mask=True out_bbox=True device=cpu # device=cuda:0 为使用 GPU 推理,如果使用 cpu 推理,将 cuda:0 替换为 cpu # out_poly=True 返回外接多边形的标注
启动 Label-Studio
set ML_TIMEOUT_SETUP=40
label-studio start
注册登录,创建项目
上传图像(数据)
删除标签
添加标签
标注
选择标注类型
开始绘制(只有选了标注类型,才能进行标注)
删除标注
点击提交或更新,完成标注
报错解决-not found ruamel方案:
报错的py文件里内容改为import ruamel_yaml as yaml
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