使用自己训练好的模型YOLOv8进行X-AnyLabeling自动标注

目录

  • [1. 下载项目](#1. 下载项目)
  • [2. 创建环境](#2. 创建环境)
  • [3. 运行程序](#3. 运行程序)
    • [3.1 自行下载和添加官方模型](#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](#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

bash 复制代码
git clone https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.git

2. 创建环境

仔细查看项目的README文件

bash 复制代码
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

bash 复制代码
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

  1. 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
  1. 将其配置文件复制一份,然后修改配置文件中的model_path路径
  1. 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

yolov8l目标检测苹果为例

  1. 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)

  2. 复制配置文件,修改配置文件中的model_path路径

  1. AI标注模型下选择"加载自定义模型",选择yolov8l.yaml配置文件
  1. 开始标注
  • 单张图标注
  • 批量标注
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