PaddleLabel 基于EdgeFlow模型在语义和实例分割项目中提供交互式分割支持。
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在使用自动预标注功能前请先参考 此文档 安装 PaddleLabel-ML 辅助标注后端
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启动 PaddleLabel 和 PaddleLabel-ML
打开两个命令行终端,第一个输入
paddlelabel
并回车,第二个输入paddlelabel-ml
并回车,分别启动项目的 web 部分和辅助标注部分 -
创建项目
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创建项目后直接进入标注页面,当鼠标悬浮在右侧工具栏“交互式分割”按钮上时,其左侧会出现“交互式分割设置”按钮,点击该按钮将弹出设置面板。
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模型和权重文件路径为选填项,如果留空,默认使用的模型是 HRNet18_OCR64 通用分割场景高精度模型。此外 EdgeFlow 还提供针对人像,遥感,医疗和瑕疵检测的垂类模型,您可以展开下方列表查看和下载。注意两个路径需要使用绝对路径,模型和权重文件要对应。
点击查看更多模型
模型类型 适用场景 模型结构 模型下载地址 高精度模型 通用场景的图像标注 HRNet18_OCR64 static_hrnet18_ocr64_cocolvis 轻量化模型 通用场景的图像标注 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_cocolvis 高精度模型 通用图像标注场景 EdgeFlow static_edgeflow_cocolvis 高精度模型 人像标注场景 HRNet18_OCR64 static_hrnet18_ocr64_human 轻量化模型 人像标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_human 轻量化模型 遥感建筑物标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18_ocr48_rsbuilding_instance 高精度模型* x 光胸腔标注场景 Resnet50_Deeplabv3+ static_resnet50_deeplab_chest_xray 轻量化模型 医疗肝脏标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_lits 轻量化模型* MRI 椎骨图像标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_MRSpineSeg 轻量化模型* 质检铝板瑕疵标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_aluminium -
完成设置后点击“确定”,模型会在后台加载,通常时间不超过 1 分钟。加载完成后页面顶部会弹出消息
模型加载完成,您可以开始使用智能标注工具了
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