labelme自动标注使用方法
编辑/Create AI-Polygon 自动分割,直接生成分割图,标注为point,完成标注后可移动分割区域,可移动point,增加point
编辑/Create AI-Mask 自动分割,直接生成分割图,完成标注后,可移动分割区域,无法增加point修改

1.labelme windows环境下安装python版本labelme

(1)创建labelme环境空间
  	 conda create  --name=labelme  python=3.8
(2)创建环境成功后,激活该环境
     conda activate labelme
(3)下载labelme  https://github.com/labelmeai/labelme/releases 
(4)解压labelme-5.4.1.zip,并进入该目录
	 unzip labelme-5.4.1.zip
	 cd labelme-5.4.1
(5)安装相关依赖
	 pip install -e .
(6)安装成功后,将efficient-sam算法的onnx模型(onnx-model.zip解压)置入默认路径C:\Users\张三\.cache\gdown下
 	模型下载地址:
 	 vim labelme-5.4.1/labelme/ai/__init__.py中可查看
 	 EfficientSam (accuracy)模型:
 	 encoder:https://github.com/labelmeai/efficient-sam/releases/download/onnx-models-20231225/efficient_sam_vits_encoder.onnx
 	 decoder:https://github.com/labelmeai/efficient-sam/releases/download/onnx-models-20231225/efficient_sam_vits_decoder.onnx

2.labelme.exe直接安装

(1)https://github.com/labelmeai/labelme/releases下载labelme.exe
(2)efficient-sam算法的onnx模型(onnx-model.zip解压)置入默认路径      C:\Users\张三\.cache\gdown下

3.labelme生成exe

cd labelme-5.4.1
pip install .
pip install 'matplotlib<3.3'
pip install pyinstaller
pyinstaller labelme.spec
dist/labelme –version
生成labelme-5.4.1/dist/labelme.exe

4.labelme代码修改

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。

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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上前端开发知识点,真正体系化!

由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以扫码获取!!!(备注Python)

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