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)
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- [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
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
conda create --name x-anylabeling python==3.8
conda activate x-anylabeling
# gpu
pip install -r requirements-gpu-dev.txt
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/822916b0c3966e4593210a47a2b65e85.webp)
要调用GPU的话,需要手动修改app_info.py
文件
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/a8d4f4e0db298b4f018f818adb878e9e.webp)
3. 运行程序
bash
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。
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/10b8189de4d33819a18cfa861d3ceb81.webp)
没配置科学上网一般都会遇到模型下载失败的情况
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/f603c8e5d2d24aebdc5ee7064b317a87.webp)
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
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/44c839e6966ac5ed29de801e2572d8a9.webp)
- 将其配置文件复制一份,然后修改配置文件中的
model_path
路径
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/8b4ab73fed2e9311cec537d6ac90815a.webp)
- 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
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/297f6194ac5b17560c2ab0f0ee2e8139.webp)
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 -
复制配置文件,修改配置文件中的
model_path
路径
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/983b16b94dd3e499ba9b400a1ce67b0e.webp)
- AI标注模型下选择"加载自定义模型",选择
yolov8l.yaml
配置文件
![](https://file.jishuzhan.net/article/1780447762974773249/1a86157f3ab4d13e39cbee33e65dad00.webp)
- 开始标注
- 单张图标注
- 批量标注