X-AnyLabeling实现自动预标注可行性方案分析

在 X-AnyLabeling 中对摊贩进行自动标注，选择合适的模型能极大提升效率。摊贩检测通常涉及目标检测 （框出摊位）和实例分割（精确勾勒轮廓），特别是在人流密集、遮挡严重的场景下，对模型的鲁棒性要求较高。

下面这个流程图能帮你快速根据场景选择合适的模型组合。
速度与精度的平衡
极致精度，可接受稍慢速度
摊贩自动标注模型选择
主要标注需求是什么？
需要快速框出摊位

（目标检测）
需要精确勾勒轮廓

（实例分割）
摊贩类型多样或未预定义

（开放词汇检测）
最看重什么？
推荐：YOLO系列

特别是YOLOv8/9/11
推荐：RT-DETR

精度高，适合复杂场景
推荐：SAM2系列

使用视觉提示进行精细分割
推荐：Grounding DINO

用文本描述检测
结合SAM2进行

精细化分割修正
高效完成摊贩标注

下面详细介绍这些核心模型及其适用场景。

模型类型	推荐模型	核心优势	适用场景
目标检测	YOLOv8 / YOLOv9 / YOLO11	速度快，精度高，开箱即用。X-AnyLabeling 内置多种预训练权重，能直接检测常见物体（如人、车，可作为摊贩检测基础）。	需要快速框出图像中所有摊贩的大致位置，作为初始标注。
目标检测	RT-DETR	精度高，尤其适合复杂场景。作为Transformer模型，在遮挡、小目标处理上有时优于YOLO。	当场景复杂、遮挡严重，YOLO系列漏检较多时，可换用此模型。
实例分割	SAM2 (Segment Anything Model 2)	零样本泛化能力极强。无需预训练，通过点击（视觉提示）就能高精度分割任意物体。	手动精标。用YOLO初步框出摊贩后，用SAM2点击摊位，获取像素级精确轮廓。
开放词汇检测	Grounding DINO	通过文本提示进行检测。你只需输入"stall"、"street vendor"等关键词，模型就能尝试框出相关目标。	摊贩类型特殊，通用模型（YOLO）的类别不包含时，可用此模型尝试零样本检测。

对于摊贩标注，推荐采用 "粗检测 + 精分割" 的组合拳流程，兼顾效率和精度：

第一阶段：粗检测 (提高效率)
- 首选方案 ：使用 YOLO11 或 YOLOv8 的预训练模型进行自动标注。这些模型能快速找出图像中所有可能的"物体"（包括人、车、摊位等）。你可以在 X-AnyLabeling 的自动标注设置中，调整置信度阈值（如 conf_threshold=0.5），过滤掉明显不相关的内容。
- 备选方案 ：如果摊贩环境特别复杂，遮挡严重，可以尝试 RT-DETR 模型，可能会有更好的召回率。
第二阶段：精分割 (保证精度)
- 经过第一轮自动标注后，难免会有框不准或漏标的情况。
- 此时，使用 SAM2 模型进行修正。操作流程：在初步检测框附近点几个正样本点（提示"这是目标"），SAM2 会生成一个非常精确的分割掩码（mask）。这对于形状不规则的摊位（如餐车、遮阳伞）尤其有效。
高级技巧：应对特殊情况
- 小目标摊贩 ：如果摊位在图像中占比很小，可以开启 SAHI (Slicing Aided Hyper Inference) 工具。它能将大图切片处理，显著提升小目标的检测效果。
- 未知类型摊贩 ：如果遇到的摊贩类型非常独特，可以尝试 Grounding DINO。在文本提示框输入描述性词语（如 "a street food stall", "folding table with goods"），让模型基于语义理解来寻找目标。

模型加载：在X-AnyLabeling的自动标注功能区，点击模型选择，依次加载你需要的模型（如先YOLO，后SAM2）。确保模型已正确下载（首次使用会自动下载ONNX格式模型）。
参数调整 ：根据实际效果，微调置信度阈值（Confidence Threshold） 和IoU阈值。对于拥挤的摊贩场景，可适当降低置信度阈值以减少漏检，同时提高IoU阈值让框更紧凑。
组合使用 ：善用快捷键 。例如，用YOLO自动标注一整批图片后，切换到SAM2模式，使用快捷键（如 Q 添加正样本点，E 添加负样本点）对不满意的标注进行快速修正。