自己写一个mask标注工具吧(SAM标注+微调功能)

【自己制作数据集】制作标注并生成mask 在深度学习的时候,我们可能需要自己对图片进行标注,这篇博客记录自己对图片进行标注并且生成mask的过程 首先使用pip安装标注工具labelme pip install labelme 安装完成后直接在cmd中输入labelme就会打开软件 使用软件读取图片,添加标注,添加完成后直接保存json文件就行了。 下面介绍如何根据标注生成mask,我们主要使用opencv进行多边形填充来生成mask,详细代码如下 import json import cv2 import matplotli. 阅读详情
AI摘要

介绍了一款结合SAM自动分割功能的标注工具,该工具支持细节调整、直线绘制及图像操作等功能,能够有效提升标注精度。

SAM的自动分割功能虽然很强大,然而细节处有时需要调整(比如边缘处不整齐,标注不完整等)。

想要一个标注mask工具有如下功能:
能用SAM作初始标注
可以涂鸦修改细节
可以画直线并可以取消
可以放大缩小和平移图像

更细化一下:
SAM点标注分割
图像和mask叠加显示,方便看到mask
涂鸦可以修改涂鸦笔的粗细,涂鸦可以添加mask区域,也可以移除mask区域
直线也可以调整粗细
因为鼠标左键用作标注,所以用鼠标右键平移图像
鼠标滑轮缩放图像
可以保存mask文件
可以批量处理文件夹
可以指定从第几个文件开始处理

做出来是这种效果,可以看到在给出标注点后SAM作了分割,
但是反光镜那块完全没割出来

在这里插入图片描述

放大细节,画直线

在这里插入图片描述

加直线加涂鸦,保存mask

在这里插入图片描述

尽管不是很完美,还是需要手动微调,不过已经可以用了。
代码放在github

实战指南:如何高效微调SAM模型并部署算力资源 本文提供了一份详细的SAM模型微调实战指南。内容涵盖从云端算力资源(如AutoDL平台)的选择与部署、环境搭建与依赖安装,到数据准备、LoRA等高效微调策略的代码实战,以及最终的模型评估与部署流程,旨在帮助开发者高效完成SAM模型在特定领域的定制化应用。 阅读详情

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