自学内容网 自学内容网
自学内容网 > 正文

使用自己训练好的模型YOLOv8进行X-AnyLabeling自动标注

🕗 发布于 2024-04-17 12:06 视觉检测  人工智能  YOLO  

目录

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

在这里插入图片描述

要调用GPU的话，需要手动修改app_info.py文件

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

没配置科学上网一般都会遇到模型下载失败的情况

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

  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

在这里插入图片描述

  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

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

  1. AI标注模型下选择“加载自定义模型”，选择yolov8l.yaml配置文件

在这里插入图片描述

  1. 开始标注
  • 单张图标注
    在这里插入图片描述
  • 批量标注
    在这里插入图片描述

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_45977690/article/details/137859984

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！

相关文章

自学内容网
Copyright © 2015-2024