支持yolov8数据格式和X-AnyLabeling微调的AI视频自动标注工具

1、软件功能:

        AI视频自动标注工具,视频自动追踪标注,并导出视频的图片和标注后的图片以及标注的数据文件,数据文件支持yolov8数据格式生成,生成的数据也支持导入X-AnyLabeling工具进行数据微调。 视频自动标注过程,可以随时暂停,倒退或者快进,还有标注过程需要优化,可以根据需要进行调整。 还支持多标。

2、软件基础介绍:

3、源码分析

 配置文件分析:

# 配置信息
# 项目名字 作用:yolov8的训练数据保存在 datatsets/niao
videoname: "niao"
#需要标注的视频 注意用 / 这个反斜杠
video: "F:/下载的视频/1.mp4"
#给出标注类型,注意下标就是 视频里面按了s后 需要输入的数字,最大是9,最小是1,(超过9的,以后再完善,现在够用了),yolov8保存的时候,会默认减去1,变成0到8的数据
Label: {1: "people", 2: "car", 3: "Camera", 4: "bird"}
#导出jpg文件保存地址 注意用 / 这个反斜杠
imgpath: "E:/ai/biaozhu/csxopencv/saveimgcc"
#导出xml 或者yolov8的txt标注信息 文件保存地址 注意用 / 这个反斜杠
labelpath: "E:/ai/biaozhu/csxopencv/saveimgxmlcc"
biaoimgpath: "./savebiaoimgcc"

#视频窗口大小
videowidth: 618
videoheight: 416

# 保存类型,默认是yolov8,也
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在x-anylabeling 2.5.3 CPU版本中实现自动标注以及训练YOLOv11模型的问题。首先,我要确认用户的具体需求。他们可能是在处理自己的数据集,想要利用自动标注工具来减少手动标注的工作量,然后使用YOLOv11进行训练。 首先,我需要回忆x-anylabeling的相关知识。根据用户提供的引用,特别是引用[2],里面提到了基于Florence 2算法的多模态智能标注。所以,x-anylabeling应该支持自动标注功能,尤其是在CPU版本中。虽然通常自动标注可能依赖GPU加速,但用户明确提到的是CPU版本,所以我需要确认在CPU环境下如何操作。 接下来,关于自动标注的步骤。通常自动标注流程包括加载图像、选择模型(比如Florence 2)、调整参数、执行标注,然后手动修正。用户可能需要安装必要的依赖,比如ONNX Runtime的CPU版本。这里需要确保x-anylabeling 2.5.3版本是否支持这些功能,以及是否有特定的配置步骤。 然后是YOLOv11的训练方法。YOLOv11可能是一个笔误,用户可能指的是YOLOv8或者YOLO的最新版本。不过,根据引用[1],用户提到了YOLOv8-OBB的训练,可能他们混淆了版本号。需要确认YOLOv11是否存在,或者是否用户指的是其他版本。假设用户确实是指YOLOv11,可能需要参考类似YOLO的训练步骤,准备数据集、配置环境、修改配置文件、开始训练验证。 另外,用户提供的引用链接可能需要检查是否有关于YOLOv11的具体信息,但根据现有资料,可能没有直接的信息。因此,可能需要引导用户参考YOLO系列的通用训练方法,或者确认是否有误。 在生成相关问题的时候,需要考虑用户可能的后续疑问,比如自动标注的优化、CPU性能问题、模型转换以及标注错误的处理等。 需要确保回答结构清晰,步骤详细,并且符合用户的中文要求。同时,引用用户提供的参考资料,特别是在自动标注部分引用[2],在训练部分引用[1]的相关内容。 最后,检查是否有遗漏的步骤,比如数据准备的具体格式(如OBB所需的旋转框标注),或者训练中的超参数调整。同时,提醒用户注意版本兼容性依赖安装的问题,避免出现环境配置错误。</think>### 在X-AnyLabeling 2.5.3 CPU版本中实现自动标注YOLOv11训练方法 #### **一、X-AnyLabeling 2.5.3 CPU自动标注教程** 1. **环境准备** - 安装X-AnyLabeling 2.5.3 CPU版本,需确保已安装依赖库如`opencv-python`、`onnxruntime`(CPU版本)等。 - 下载预训练模型(如Florence 2算法模型),保存至`models`文件夹[^2]。 2. **自动标注步骤** - **加载图像数据集**:通过界面导入待标注的图像文件夹。 - **选择标注模型**:在工具栏中选择`智能标注` -> `Florence 2`(或其他支持的模型)。 - **调整参数**:设置置信度阈值(如0.5)NMS阈值(如0.4),以平衡精度与召回率。 - **执行标注**:点击`自动标注`,系统将生成初步的边界框标签,标注结果保存为`JSON`或`XML`格式。 - **手动修正**:对错误标注区域进行微调,确保数据质量。 3. **注意事项** - CPU模式下标注速度较慢,建议对小批量数据分批次处理。 - 若需旋转框(OBB)标注,需切换至支持旋转框的模型,并调整输出格式[^1]。 --- #### **二、YOLOv11模型训练方法** 1. **数据准备** - 将X-AnyLabeling生成的标注文件转换为YOLO格式(`.txt`文件,每行格式:`类别ID x_center y_center width height`)。 - 划分数据集为`train`、`val`、`test`,建议比例8:1:1。 2. **环境配置** - 安装PyTorchYOLOv11依赖库(参考官方仓库): ```bash pip install torch torchvision ultralytics ``` 3. **模型训练** - 修改配置文件`yolov11.yaml`,指定类别数数据路径。 - 启动训练命令: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov11n.yaml") # 选择模型规模(n/s/m/l) results = model.train(data="dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640) ``` 4. **验证与导出** - 使用验证集评估模型性能: ```python model.val() # 生成mAP、混淆矩阵等指标 ``` - 导出为ONNX或TensorRT格式: ```python model.export(format="onnx") # 适用于部署 ``` --- #### **关键问题与解决方案** - **自动标注精度低**:尝试提高置信度阈值或更换更鲁棒的预训练模型[^2]。 - **训练过拟合**:增加数据增强(旋转、缩放)或使用早停法(Early Stopping)。 - **CPU训练速度慢**:减少输入尺寸(如`imgsz=320`)或使用分布式训练(需GPU支持)。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值