X-AnyLabeling图像标注工具快速入门指南

X-AnyLabeling图像标注工具快速入门指南

X-AnyLabeling Effortless data labeling with AI support from Segment Anything and other awesome models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xa/X-AnyLabeling

前言

X-AnyLabeling是一款基于深度学习的智能图像标注工具，它集成了多种先进的计算机视觉算法，能够显著提升图像标注的效率。本文将详细介绍如何快速上手使用X-AnyLabeling，包括从源码运行和GUI版本使用两种方式。

环境准备

1. 基础环境配置

在开始使用X-AnyLabeling之前，需要确保系统满足以下条件：

1. Python环境：推荐使用Python 3.10或更高版本
2. 包管理工具：建议使用Miniconda进行环境管理
3. 硬件要求：
   • CPU：支持AVX指令集的现代处理器
   • GPU（可选）：NVIDIA显卡，支持CUDA加速

2. 创建虚拟环境

使用conda创建隔离的Python环境：

conda create --name x-anylabeling python=3.10 -y
conda activate x-anylabeling

从源码运行

1. 安装核心依赖

X-AnyLabeling的核心运行依赖于ONNX Runtime，根据硬件配置选择安装：

# CPU版本
pip install onnxruntime

# GPU版本（CUDA 11.x）
pip install onnxruntime-gpu==x.x.x

# GPU版本（CUDA 12.x）
pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/

注意：ONNX Runtime版本必须≥1.16.0，GPU版本需要确保CUDA和cuDNN版本兼容

2. 安装项目依赖

X-AnyLabeling提供了多种依赖配置，根据使用场景选择：

| 依赖文件 | 适用场景 | 硬件加速 | 开发模式 | |---------|---------|---------|---------| | requirements.txt | 基础使用 | CPU | 否 | | requirements-dev.txt | 开发调试 | CPU | 是 | | requirements-gpu.txt | GPU加速 | GPU | 否 | | requirements-gpu-dev.txt | GPU开发 | GPU | 是 | | requirements-macos.txt | MacOS使用 | CPU | 否 |

安装命令示例：

pip install -r requirements-gpu.txt  # 安装GPU版本依赖

MacOS用户需要额外安装：

conda install -c conda-forge pyqt==5.15.9 pyqtwebengine

3. 运行应用

完成依赖安装后，执行以下步骤：

1. 生成资源文件：

pyrcc5 -o anylabeling/resources/resources.py anylabeling/resources/resources.qrc

2. 设置环境变量：

# Linux/MacOS
export PYTHONPATH=/path/to/X-AnyLabeling
# Windows
set PYTHONPATH=C:\path\to\X-AnyLabeling

3. 启动应用：

python anylabeling/app.py

4. 常用启动参数

X-AnyLabeling支持多种启动参数：

• filename：指定要标注的图像或标签文件
• --output：指定输出文件/目录
• --autosave：启用自动保存
• --labels：预定义标签列表
• --config：指定配置文件

GUI版本使用

对于非开发用户，可以直接下载预编译的GUI版本：

1. 下载对应平台的发布包
2. 解压后直接运行可执行文件

GUI版本特点

优点：

• 无需配置开发环境
• 开箱即用

局限性：

• 功能更新可能滞后于源码版本
• 故障排查较困难
• GPU加速支持有限

高级功能配置

X-AnyLabeling支持多种高级功能，需要额外安装依赖：

1. 基于Segment-Anything-2的视频目标跟踪
2. 基于UPN的目标提议生成
3. 视觉-文本提示的交互式通用视觉任务
4. 无提示检测与分割

开发与定制

对于需要定制功能的用户，X-AnyLabeling提供了完整的开发支持：

1. 修改app_info.py中的设备偏好设置
2. 使用PyInstaller打包为可执行文件
3. 支持Windows/Linux/macOS平台的CPU/GPU版本打包

打包命令示例：

# Windows GPU版本
bash scripts/build_executable.sh win-gpu

结语

X-AnyLabeling作为一款功能强大的图像标注工具，无论是从源码运行还是使用预编译版本，都能为用户提供高效的标注体验。开发者可以根据实际需求选择合适的部署方式，普通用户则可以直接使用GUI版本快速上手。

建议初次使用的用户先从GUI版本开始熟悉基本功能，待熟悉后再考虑从源码运行以获得最新特性和更好的定制能力。

X-AnyLabeling Effortless data labeling with AI support from Segment Anything and other awesome models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xa/X-AnyLabeling