交互式分割标注工具EISeg+使用体验

最新推荐文章于 2025-06-19 09:27:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-19 09:27:21 发布 · 1.4k 阅读 · 2 ·
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#python #人工智能 #深度学习

该博客介绍了EISeg模型的安装步骤，包括使用pip安装PaddlePaddle和降级protobuf到3.20.x。在使用部分，提到了如何导入导出标签、打开图片、下载模型进行标注，并提供了标注、保存和微调的快捷方式。此外，还强调了阈值调整对标注效果的影响以及针对大图片的宫格标注方法。最后，提供了官方视频解说作为参考资料。
部署运行你感兴趣的模型镜像

https://github.com/PaddleCV-SIG/EISeg

安装

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pip install paddlepaddle

(eiseg) C:\Users\admin\Desktop\pyworkspace\detect>pip install paddlepaddle
Collecting paddlepaddle……
Successfully installed Pillow-9.1.1 astor-0.8.1 charset-normalizer-2.0.12 decorator-5.1.1 idna-3.3 numpy-1.22.4 opt-einsum-3.3.0 paddle-bfloat-0.1.2 paddlepaddle-2
.3.0 protobuf-4.21.1 requests-2.28.0 six-1.16.0 urllib3-1.26.9

pip install eiseg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
pip uninstall protobuf

pip install protobuf==3.19.0

使用

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添加标签

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  • 可在“标注”里导入导出标签列表
  • 导出到桌面的结果：
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打开图片

  • 文件 — 打开文件夹
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下载模型

  • 去github下载模型并解压
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标注

  • 单机物体即可
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  • 撤销点击
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  • 切换图片
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微调

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保存

  • 在“功能”中设置保存方式
  • ctrl+S即可保存
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使用体验

  • 阈值挺重要的，调整阈值能控制覆盖的范围
  • 对于大图片推荐使用宫格，加载大图片有自动提示功能，在每个宫格中进行标注即可
  • 在这里插入图片描述

参考与更多

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