Autodistill 开源项目教程

Autodistill 开源项目教程

autodistillImages to inference with no labeling (use foundation models to train supervised models)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/autodistill

项目介绍

Autodistill 是一个用于使用大型基础模型训练小型监督模型的生态系统。通过 Autodistill 及其相关包，您可以从未标记的图像到在边缘设备上运行自定义模型进行推理，整个过程中无需人工干预。

项目快速启动

安装 Autodistill

首先，您需要安装 Autodistill 包及其相关插件。以下是安装步骤：

pip install autodistill autodistill-grounded-sam autodistill-yolov8

克隆项目并进行本地开发

如果您希望进行本地开发，可以克隆项目：

git clone https://github.com/autodistill/autodistill.git
cd autodistill
pip install -e .

应用案例和最佳实践

案例一：图像推理

使用 Autodistill，您可以从未标记的图像直接进行推理。以下是一个简单的示例：

from autodistill import Autodistill

# 初始化 Autodistill
autodistill = Autodistill()

# 加载图像
image = autodistill.load_image("path/to/image.jpg")

# 进行推理
results = autodistill.infer(image)

# 输出结果
print(results)

案例二：模型训练

您可以使用 Autodistill 训练自定义模型：

from autodistill import Autodistill

# 初始化 Autodistill
autodistill = Autodistill()

# 加载数据集
dataset = autodistill.load_dataset("path/to/dataset")

# 训练模型
model = autodistill.train(dataset)

# 保存模型
model.save("path/to/save/model")

典型生态项目

生态项目一：Grounded SAM

Grounded SAM 是一个基于 Autodistill 的模型，用于图像检测和分割。它是一个快速且高效的模型，适用于多种应用场景。

生态项目二：YOLOv8

YOLOv8 是一个实时对象检测模型，通过 Autodistill 可以轻松集成和使用。它适用于需要快速推理的应用场景。

通过以上教程，您可以快速了解和使用 Autodistill 开源项目，并探索其在不同应用场景中的潜力。

autodistillImages to inference with no labeling (use foundation models to train supervised models)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/autodistill