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

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

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

2. 将其配置文件复制一份，然后修改配置文件中的model_path路径

3. 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

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

3. AI标注模型下选择"加载自定义模型"，选择yolov8l.yaml配置文件

4. 开始标注

• 单张图标注
  
• 批量标注