指南 3个标注团队操作手册:提升标注速度与质量

https://github.com/HumanSignal/label-studio-ml-backend/assets/106922533/d1d2f233-d7c0-40ac-ba6f-368c3c01fd36

Grounding DINO 后端集成

该集成将允许您:

  • 使用文本提示对图像中的物体进行零样本检测。
  • 无需任何模型微调,即可指定检测任意对象并获得最先进的结果。

有关预训练Grounding DINO模型的更多详情,请参阅此处

开始之前

在开始之前,您必须安装Label Studio ML后端

本教程使用grounding_dino示例

快速入门

  1. 确保已安装Docker。

  2. 编辑 docker-compose.yml 文件以包含以下内容:

    • LABEL_STUDIO_HOST 设置Label Studio主机的终端节点。必须以http://开头
    • LABEL_STUDIO_ACCESS_TOKEN 设置Label Studio主机的API访问令牌。可以通过登录Label Studio并访问账户与设置页面获取。

    示例:

    • LABEL_STUDIO_HOST=http://123.456.7.8:8080
    • LABEL_STUDIO_ACCESS_TOKEN=your-api-key
  3. 运行 docker compose up

  4. 使用docker ps检查后端的IP地址。在将后端连接到Label Studio项目时需要使用此URL。通常为http://localhost:9090

  5. 创建一个项目并编辑标注配置(下方提供了示例)。在编辑标注配置时,请确保将所有矩形标签添加在RectangleLabels标签下,并将所有对应的笔刷标签添加在BrushLabels标签下。

<View>
    <Style>
    .lsf-main-content.lsf-requesting .prompt::before { content: ' loading...'; color: #808080; }
    </Style>
    <View className="prompt">
        <Header value="Enter a prompt to detect objects in the image:"/>
    <TextArea name="prompt" toName="image" editable="true" rows="2" maxSubmissions="1" showSubmitButton="true"/>
    </View>
    <Image name="image" value="$image"/>

    <RectangleLabels name="label" toName="image">
        <Label value="cats" background="yellow"/>
        <Label value="house" background="blue"/>
    </RectangleLabels>
</View>
  1. 在项目设置的模型页面中,连接模型
  2. 进入项目中的图像任务。启用自动标注(位于标注界面底部)。然后在提示框中输入内容并点击添加。完成后,您应该会收到预测结果。观看上方视频可查看演示。

使用GPU

为了获得最佳用户体验,建议使用GPU。为此,您可以更新docker-compose.yml文件,包含以下内容:

environment:
  - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
deploy:
  resources:
    reservations:
      devices:
        - driver: nvidia
          count: 1
          capabilities: [gpu]

使用GroundingSAM

如果您正在寻找GroundingDINO与SAM的集成方案,查看此示例