概述

Label Studio集成了Segment Anything Model（SAM），可加速图像标注流程并优化计算机视觉领域的主要工作流。Segment Anything Model（SAM）让Label Studio用户能直接在平台内借助该模型辅助图像标注。我们还支持2024年7月发布的SAM 2版本，同时适用于图像和视频处理。

优势

在Label Studio中运行Segment Anything可带来以下优势：

1. 效率：使用SAM可以显著加快图像分割和标注的过程。标注人员无需手动绘制或调整边界框，而是可以依赖SAM生成高质量的物体掩码。
2. 零样本学习：SAM 在设计时就具备在各种分割任务上的强大零样本性能。这意味着它可以有效处理训练过程中未见过的物体图像，无需进行耗时且成本高昂的模型重新训练。
3. 可扩展性：由于SAM能够自动处理图像并生成掩码，相比人工标注者，它可以更快地处理大量数据。这意味着它可以高效扩展以处理大型数据集。
4. 质量: SAM已在包含1100万张图像和11亿个掩码的大型数据集上进行训练，这表明它能够在广泛的对象和场景中提供高质量的分割结果。
5. 减少人为错误：分割过程的自动化可以降低标注过程中人为错误的可能性，从而提高标注数据的整体质量和可靠性。
6. 一致性：SAM能够为大型数据集提供一致的标注。当项目涉及多名标注人员时，这尤其有用，因为个体标注风格或理解差异可能导致标签不一致。

全面提升——借助Label Studio与Segment Anything的强大功能，用户获得了提升标注效率的利器。Segment Anything 1功能由社区成员Shivansh Sharma开发，他在进行计算机视觉项目时为追求效率而创建了Segment Anything集成。您可以通过阅读此处来构建自己的Label Studio集成，或为机器学习集成的进一步发展贡献力量。