Linux:CTRL+Z和CTRL+C的区别

本文详细介绍了计算机操作中常用的两个快捷键:CTRL+C 和 CTRL+Z 的功能及应用场景。CTRL+C 用于强制中断程序执行,而 CTRL+Z 则用于将当前任务置于挂起状态,并可通过 fg 或 bg 命令恢复任务。

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CTRL+C:强制中断程序的执行,
CTRL+Z:将任务中断,但是此任务并没有结束,他仍然在进程中他只是维持挂起的状态,用户可以使用fg/bg操作继续前台或后台的任务,fg命令重新启动前台被中断的任务,bg命令把被中断的任务放在后台执行.
auto_save: false display_label_popup: true store_data: true keep_prev: false keep_prev_scale: false keep_prev_brightness: false keep_prev_contrast: false logger_level: info flags: null label_flags: null labels: null file_search: null sort_labels: true validate_label: null default_shape_color: [0, 255, 0] shape_color: auto shift_auto_shape_color: 0 label_colors: null shape: line_color: [0, 255, 0, 128] fill_color: [0, 0, 0, 64] vertex_fill_color: [0, 255, 0, 255] select_line_color: [255, 255, 255, 255] select_fill_color: [0, 255, 0, 64] hvertex_fill_color: [255, 255, 255, 255] point_size: 8 flag_dock: show: true closable: true movable: true floatable: true label_dock: show: true closable: true movable: true floatable: true shape_dock: show: true closable: true movable: true floatable: true file_dock: show: true closable: true movable: true floatable: true show_label_text_field: true label_completion: startswith fit_to_content: column: true row: false epsilon: 10.0 canvas: fill_drawing: true double_click: close num_backups: 10 crosshair: polygon: false rectangle: true circle: false line: false point: false linestrip: false ai_polygon: false ai_mask: false shortcuts: close: Ctrl+W open: Ctrl+O open_dir: Ctrl+U quit: Ctrl+Q save: Ctrl+S save_as: Ctrl+Shift+S save_to: null delete_file: Ctrl+Delete open_next: [D, Ctrl+Shift+D] open_prev: [A, Ctrl+Shift+A] zoom_in: [Ctrl++, Ctrl+=] zoom_out: Ctrl+- zoom_to_original: Ctrl+0 fit_window: Ctrl+F fit_width: Ctrl+Shift+F create_polygon: Ctrl+N create_rectangle: Ctrl+R create_circle: null create_line: null create_point: null create_linestrip: null edit_polygon: Ctrl+J delete_polygon: Delete duplicate_polygon: Ctrl+D copy_polygon: Ctrl+C paste_polygon: Ctrl+V undo: Ctrl+Z undo_last_point: Ctrl+Z add_point_to_edge: Ctrl+Shift+P edit_label: Ctrl+E toggle_keep_prev_mode: Ctrl+P remove_selected_point: [Meta+H, Backspace] show_all_polygons: null hide_all_polygons: null toggle_all_polygons: T我的配置文件里面是这样的
最新发布
07-29
<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们在配置LabelMe的AI标注功能时遇到的问题。用户提到他们的`.labelmerc`配置文件不是预期的JSON格式,而是一个类似INI的格式,并且他们现在提供的配置内容看起来确实不符合JSON结构,而是更接近YAML或INI的格式。这可能是因为LabelMe的配置文件格式在某个版本中发生了变化,或者用户手动编辑时误用了格式。 首先,我需要确认用户提供的配置内容是否正确。用户给出的配置示例中,如`auto_save: false``display_label_popup: true`,这些都是键值对,使用冒号分隔,没有大括号,这更像是YAML格式而不是JSON。这说明LabelMe可能在某个版本更新中更改了配置文件的格式,从JSON转为YAML,或者用户使用了不同的配置方式。 接下来,用户的问题是如何在没有`ai`文件夹路径的情况下配置SAM模型,以便在LabelMe中使用本地AI标注。用户之前尝试过按照之前的回答修改JSON配置,但发现配置文件格式不同,导致无法正确添加SAM模型路径。 我需要先验证LabelMe当前版本是否确实使用YAML格式的配置文件。查阅LabelMe的文档或GitHub仓库的issue可能会有帮助。假设现在LabelMe确实改用YAML格式,那么用户需要按照YAML的语法来修改配置文件,添加SAM模型的路径。 用户提供的配置文件中没有`ai`相关的部分,因此需要手动添加。根据用户之前下载的SAM模型文件,需要指定每个模型(如vit_b、vit_h、vit_l)的encoderdecoder的ONNX文件路径。在YAML格式中,结构需要正确缩进,使用空格,而不是制表符。 此外,用户可能需要确认LabelMe的版本是否支持YAML格式的配置文件,或者是否需要特定的安装步骤来启用AI功能,例如安装额外的依赖包如`onnxruntime``segment-anything`库。 另外,用户可能遇到的问题包括路径错误、模型文件不匹配或依赖项缺失。需要指导用户如何正确设置路径,验证模型文件是否存在,并确保所有必要的Python库都已安装。 最后,用户可能需要通过命令行参数临时指定模型路径作为替代方案,或者检查LabelMe的日志以确认模型是否成功加载。同时,提供相关问题,帮助用户进一步排查解决可能出现的其他问题。</think>你的配置文件使用的是 **YAML 格式**(非 JSON),这是 LabelMe 较新版本的默认格式。以下是修改配置以支持本地 SAM 模型的完整步骤: --- ### **1. 添加 SAM 模型路径配置** 在配置文件末尾添加以下内容(注意缩进必须用空格,不可用 Tab): ```yaml ai: sam: vit_b: encoder: /path/to/sam_vit_b.encoder.onnx decoder: /path/to/sam_vit_b.decoder.onnx vit_h: encoder: /path/to/sam_vit_h.encoder.onnx decoder: /path/to/sam_vit_h.decoder.onnx vit_l: encoder: /path/to/sam_vit_l.encoder.onnx decoder: /path/to/sam_vit_l.decoder.onnx ``` **示例完整配置片段:** ```yaml auto_save: false display_label_popup: true store_data: true # ... 其他已有配置 ... ai: sam: vit_b: encoder: /home/username/sam_models/vit_b/sam_vit_b_01ec64.quantized.encoder.onnx decoder: /home/username/sam_models/vit_b/sam_vit_b_01ec64.quantized.decoder.onnx # 其他模型同理 ... ``` --- ### **2. 验证配置文件格式** 确保: 1. **缩进正确**:YAML 依赖缩进,所有子级配置需比父级多 2 个空格。 2. **路径正确**:替换为你的实际模型路径(需使用**绝对路径**)。 3. **文件名匹配**:确保 `.onnx` 文件名与你的下载文件完全一致。 --- ### **3. 安装 AI 依赖** 若未安装 AI 相关依赖,需额外安装: ```bash pip install onnxruntime segment-anything ``` --- ### **4. 启动 LabelMe 并测试 AI 标注** ```bash labelme --ai-model sam_vit_b ``` **操作步骤:** 1. 打开图像后,点击菜单栏 `AI` > `Auto Segment`。 2. 选择模型(如 `sam_vit_b`)。 3. 点击图像生成标注掩膜。 --- ### **5. 常见问题** - **路径未生效**:检查配置文件路径是否为 `~/.labelmerc`(Linux/Mac)或 `C:\Users\用户名\.labelmerc`(Windows)。 - **模型加载失败**:在终端运行 `labelme --verbose` 查看日志,确认模型路径是否正确。 - **Windows 路径问题**:使用双反斜杠 `\\` 或正斜杠 `/`: ```yaml encoder: C:\\Users\\name\\sam_models\\vit_b\\sam_vit_b.encoder.onnx ``` --- ### **扩展功能** - **多模型切换**:在配置文件中定义多个模型后,通过命令行切换: ```bash labelme --ai-model sam_vit_h ``` - **自定义模型别名**:可将模型路径映射为自定义名称: ```yaml ai: sam: my_custom_model: encoder: /path/to/encoder.onnx decoder: /path/to/decoder.onnx ``` 启动时使用: ```bash labelme --ai-model my_custom_model ``` ---
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