全能型标注化软件X-AnyLabeling

X-AnyLabeling是一款功能全面的数据标注软件，它基于先进的标注工具框架进行构建，并融合了多种优秀的模型和功能，成为AI项目中不可或缺的得力助手。这款软件以其强大的多模态数据支持著称，无论是2D\3D图像数据，还是目标分割、目标检测，都能轻松应对，满足不同领域AI应用的需求。在标注效率方面，它支持中英文一键切换、快捷键自定义设置以及CPU和GPU一键推理，让标注工作更加流畅。X-AnyLabeling支持多种导出格式，如YOLO-txt、COCO-json、VOC-xml等，满足日常训练所需标签样式。总之，X-AnyLabeling凭借其全面的功能、高效的操作和灵活的扩展性，成为了数据标注领域的佼佼者。无论是个人开发者还是大型团队，都能通过这款软件加速AI项目的开发进程，提升模型性能。 ### X-AnyLabeling：全能型标注化软件详解 #### 一、软件概述与特性 X-AnyLabeling是一款功能全面且高效的图像数据标注软件，适用于个人开发者及大型团队使用。该软件支持2D和3D图像数据的标注，涵盖目标检测、分割等多种任务类型，能满足不同领域的AI应用需求。 ##### 特点： - **多模态数据支持**：能够处理各种类型的图像数据，包括但不限于2D图像、3D图像等。 - **自动化标注能力**：内置智能化自动标注模型，可根据用户需求进行调整，显著提高标注效率。 - **语言与快捷键定制**：支持中英文一键切换，用户可以根据个人习惯自定义快捷键，提升操作流畅度。 - **高性能计算支持**：支持CPU和GPU一键推理，确保标注过程中资源利用最大化。 - **多样化的导出格式**：支持多种常见的标注文件格式，如YOLO-txt、COCO-json、VOC-xml等，方便用户根据不同训练需求选择合适格式。 - **灵活扩展性**：可通过添加新模型或功能进一步增强软件的实用性。 #### 二、安装与配置指南 为了顺利安装X-AnyLabeling并开始使用，首先需要按照以下步骤进行： ##### 1. 创建Python虚拟环境 - 在命令行或终端中运行命令来创建一个名为`label`的Python虚拟环境。 ```bash conda create -n label python=3.9.13 conda activate label ``` ##### 2. 克隆项目仓库 - 使用Git将X-AnyLabeling项目克隆到本地。 ```bash git clone git@github.com:CVHub520/X-AnyLabeling.git ``` 如果克隆不成功，可以选择直接从GitHub网站下载压缩包，并手动解压。 ##### 3. 安装依赖 - 进入项目目录，并安装所需的依赖库。 ```bash pip install -r requirements-gpu-dev.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 注意：如果在安装过程中遇到错误，需要对相关文件进行修改。 ##### 4. 修改代码 - 打开`anylabeling\views\labeling\label_converter.py`文件，将第840行和第1093行的代码修改如下： ```python print(f'{data["imagePath"]}: Skip out of bounds coordinates of {points}!') ``` 保存更改。 ##### 5. 启动软件 - 运行`python anylabeling/app.py`启动X-AnyLabeling。 #### 三、使用教程 1. **选择图片路径**：启动软件后，点击蓝色文件夹图标选择需要标注的图片路径。 2. **加载模型**：在“AI”选项中选择“使用已训练模型打标签”，并加载自定义模型文件（例如`yolov5n.yaml`）。 - 文件路径应指向自己的ONNX模型文件。 - 可以自定义参数如`nms_threshold`（非极大值抑制阈值）、`confidence_threshold`（置信度阈值）以及`classes`（类别列表）等。 3. **解决常见问题**：如果在加载模型时遇到DLL加载失败的问题，可以通过重新安装相应的onnx版本解决。 #### 四、模型转换指南 对于使用YoloV5生成的`.pt`模型文件，需要将其转换为`.onnx`格式才能在X-AnyLabeling中使用。此过程涉及使用YoloV5自带的导出功能。 ##### 转换步骤： 1. **准备环境**：确保安装了YoloV5及其依赖。 2. **导出ONNX模型**：运行命令如`python path/to/export.py --weights yolov5n.pt --img 640 --batch 1 --onnx`，其中`--weights`指定原始的`.pt`模型文件，`--img`指定输入图像大小，`--batch`指定批次大小，`--onnx`表示输出为ONNX格式。 #### 五、总结 X-AnyLabeling凭借其全面的功能、高效的操作流程和灵活的扩展性，在数据标注领域脱颖而出。无论是个人开发者还是企业级项目，都能从中受益匪浅。通过本文的详细介绍，希望能帮助读者更好地理解和使用这款强大的标注工具。