目录
- 1. 下载项目
- 2. 创建环境
- 3. 运行程序
- 3.1 自行下载和添加官方模型
- 3.2 使用自己训练好的模型标注自己的数据集
本机环境:win 10, GPU
1. 下载项目
git clone https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.git
2. 创建环境
仔细查看项目的README
文件
conda create --name x-anylabeling python==3.8
conda activate x-anylabeling
# gpu
pip install -r requirements-gpu-dev.txt
要调用GPU的话,需要手动修改app_info.py
文件
3. 运行程序
python anylabeling/app.py
模型的选择可参考docs/zh_cn/model_zoo.md
文件,以Segment Anything(ViT-Large)为例进行操作。
没配置科学上网一般都会遇到模型下载失败的情况
3.1 自行下载和添加官方模型
解决方法:自行下载和添加模型的方法 #23
- 找到model_zoo.md文件中你想要下载的模型的链接(百度网盘/github),手动下载
- 将其配置文件复制一份,然后修改配置文件中的
model_path
路径
- AI标注模型下选择“加载自定义模型”,然后选择上一步修改后的配置文件
3.2 使用自己训练好的模型标注自己的数据集
以yolov8l
目标检测苹果为例
-
训练模型,得到
yolov8l_apple.onnx
模型使用YOLOv8训练自己的目标检测数据集(VOC格式/COCO格式)
-
复制配置文件,修改配置文件中的
model_path
路径
- AI标注模型下选择“加载自定义模型”,选择
yolov8l.yaml
配置文件
- 开始标注
- 单张图标注
- 批量标注