利用deepseek学习X-AnyLabeling 实现多边形自动化辅助标注

以下是使用 X-AnyLabeling 实现多边形自动化辅助标注的完整操作流程，结合 SAM 模型（Segment Anything Model）和交互式工具提升效率：

🔧 一、准备工作

1. 安装与启动
   • Windows用户：直接下载官方编译的https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases，解压后运行 X-AnyLabeling.exe。

   • 源码运行（跨平台支持）：
   git clone https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling
   cd X-AnyLabeling
   pip install -r requirements.txt # CPU环境

   或 pip install -r requirements-gpu.txt # GPU加速

   python anylabeling/app.py

   首次启动时会自动下载 SAM 模型权重（约 2GB），需保持网络畅通。

🎯 二、核心操作：SAM 辅助多边形标注

1. 激活 AI 辅助模式
   • 左侧工具栏点击 Brain 图标 → 模型下拉菜单选择 Segment Anything Model（精度优先级选 ViT-H，速度优先级选 ViT-B 或 Quant 量化版）。

2. 交互式标注步骤
   操作 功能说明
   +Point（快捷键 P） 在目标区域内点击添加正点 ✅，SAM 自动生成包含该点的多边形轮廓。
   -Point 在非目标区域点击添加负点 ❌，优化多边形边界（如排除相邻物体干扰）。
   +Rect（快捷键 R） 拖拽绘制矩形框 🔲，SAM 自动分割框内目标并生成多边形。
   快捷键 F 完成当前对象标注，输入标签名称并保存。

   优化技巧：
   • 首次标注需等待模型初始化（约 10-60 秒），后续图像因 LRU 缓