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anylabeling安装与使用说明

2023-10-30

一.anylabeling说明

官网:https://anylabeling.nrl.ai/docs
该工具作为一个具有Segment Anything和YOLO模型的智能标签工具，可以快速、准确地对图像进行标注。
在这里插入图片描述

二. 安装教程

1. 可执行程序方式

  1. 官网(https://github.com/vietanhdev/anylabeling/releases )下载可执行程序
    在这里插入图片描述

  2. 通过onnx官网查看所需要的CUDA和cuDNN版本(anylabeling版本0.3.3用的是1.14的onnxruntime-gpu，需要适配11.6的CUDA和8.5的cuDNN)
    在这里插入图片描述

  3. 根据要求安装对应版本cuda和cuDNN
    CUDA下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64
    cuDNN下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

  4. 运行程序
    在这里插入图片描述

  5. 更改软件语言
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  6. 选择自动标注，选自模型，软件会自动下载模型(点击闪退说明连不上下载源，需要开VPN)
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    也可以选择直接从官网(https://github.com/vietanhdev/anylabeling-assets/releases)下载对应版本的模型，然后直接加载(github下载速度你懂得)
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  7. 还可以直接去看看软件本身是从哪里下载的，运行完软件，在C:\Users***\anylabeling_data\models路径(*号代表你计算机的用户名)下可以看到保存模型的文件夹，如下图所示
    在这里插入图片描述
    每个文件夹中的config.yaml都保存有模型的下载路径，用txt打开就可以看到：
    在这里插入图片描述
    我们打开路径中的：https://huggingface.co/vietanhdev/segment-anything-onnx-models，可以进入如下网页：
    在这里插入图片描述
    从这里就可以下载模型文件了
    在这里插入图片描述

  8. 手动配置模型文件
    我们解压下载好的文件，打开其中的config.yaml，与原来的对比：

    config_file: C:\Users\aodeluo\anylabeling_data\models\mobile_sam_20230629\config.yaml
display_name: Segment Anything (MobileSAM)
download_url: https://huggingface.co/vietanhdev/segment-anything-onnx-models/resolve/main/mobile_sam_20230629.zip
has_downloaded: false
is_custom_model: false
name: mobile_sam_20230629

    type: segment_anything
name: mobile_sam_20230629
display_name: Segment Anything (MobileSAM)
encoder_model_path: mobile_sam.encoder.onnx
decoder_model_path: sam_vit_h_4b8939.decoder.onnx
input_size: 1024
max_width: 1024
max_height: 682

    我们进行如下修改：
    在这里插入图片描述

    type: segment_anything
name: mobile_sam_20230629
display_name: Segment Anything (MobileSAM)
encoder_model_path: mobile_sam.encoder.onnx
decoder_model_path: sam_vit_h_4b8939.decoder.onnx
input_size: 1024
max_width: 1024
max_height: 682
config_file: C:\Users\aodeluo\anylabeling_data\models\mobile_sam_20230629\config.yaml
has_downloaded: true

    然后将整个文件直接拷贝到对应模型目录中进行覆盖
    在这里插入图片描述
    打开anylabeling，选择替换好的模型
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    打开一张图像，就可以进行自动标注了
    在这里插入图片描述

2. python程序

  1. 安装环境，进行环境

    conda create -n anylabeling python=3.8 anaconda
conda activate anylabeling

  2. 安装anylabeling

    pip install anylabeling-gpu -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

    在这里插入图片描述

  3. 通过pip list查看安装的onnx版本
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  4. 通过onnx官网查看所需要的CUDA和cuDNN版本
    在这里插入图片描述

  5. 根据要求安装对应版本cuda和cuDNN
    CUDA下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64
    cuDNN下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

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