给label-studio 配置sam（segment anything）ml 记录

配置ml后台

下载代码

git clone https://github.com/HumanSignal/label-studio-ml-backend.git

下载模型文件

cd label-studio-ml-backend/label_studio_ml/examples/segment_anything_model
# 如果下载慢的话可以看下里面的链接，单独下载下来放到当前目录的models文件夹下
sh download_models.sh

创建环境

conda create -n segment_anything python==3.10.6
conda activate segment_anything
# torch 的服务器托管网安装可以参考 pytorch 官网，
# conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

模型转换

将sam pth模型转为onnx 模型 (如果需要使用onnx模型的话 不需要可以不用转)

# 将sam pth模型转为onnx 模型 (需要)
mv ./models/sam_vit_h_4b8939.pth ./
python onnxconverter.py 
mv sam_vit_h_4b8939.pth ./models
mv sam_onnx_* ./models

后端服务启动

# 使用原 SAM 的 启动命令
#VITH_CHECKPOINT=./models/sam_vit_h_4b8939.pth SAM_CHOICE=SAM python _wsgi.py --port 9090 

# 使用ONNX的 启动命令
#VITH_CHECKPOINT=./models/sam_vit_h_4b8939.pth ONNX_CHECKPOINT=./models/sam_onnx_example.onnx SAM_CHOICE=ONNX python _wsgi.py --port 9090 

# 使用ONNX 量化版的 启动命令
#VITH_CHECKPOINT=./models/sam_vit_h_4b8939.pth ONNX_CHECKPOINT=./models/sam_onnx_quantized_example.onnx SAM_CHOICE服务器托管网=ONNX python _wsgi.py --port 9090 
# 使用MobileSAM  的 启动命令
MOBILESAM_CHECKPOINT=./models/mobile_sam.pt SAM_CHOICE=MobileSAM python _wsgi.py --port 9090 

启动成功如下图所示

配置label-studio 前端

配置模型后端连接

启动label-studio —-> 打开 label-studio —–> 点击在project 的setting —-> 选择Machine Learning —-> 选择Add Model —> 填写信息 —> 打开 Use for interactive preannotations —> 选择 Validate and Save

配置标注模板

点击在project 的setting —-> 选择Labeling Interface —> 选择code —> 复制下面的标注模板 —> 根据需求增改为自己的label

View>
  Image name="image" value="$image" zoom="true"/>
  BrushLabels name="tag" toName="image">
  	Label value="Banana" background="#FF0000"/>
  	Label value="Orange" background="#0d14d3"/>
  /BrushLabels>
  KeyPointLabels name="tag2" toName="image" smart="true">
    Label value="Banana" smart="true" background="#000000" showInline="true"/>
    Label value="Orange" smart="true" background="#000000" showInline="true"/>
  /KeyPointLabels>
  RectangleLabels name="tag3" toName="image" smart="true">
    Label value="Banana" background="#000000" showInline="true"/>
    Label value="Orange" background="#000000" showInline="true"/>
  /RectangleLabels>
/View>

标注界面使用

如
标注任务界面点击打开Auto Annotation

和 Auto accept annotation suggestions

点击auto-Detect 选择相应的label 就可以使用sam建议的结果了

参考链接

1. label-studio-ml-backend

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