EISeg分割标注软件使用_eiseg使用-程序员宅基地

技术标签: 软件使用  深度学习  图像分割  Paddlepaddle  paddle  EISeg  

官方原话:EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了高精度和轻量级等不同方向的高质量交互式分割模型,方便开发者快速实现语义及实例标签的标注,降低标注成本。 另外,将EISeg获取到的标注应用到PaddleSeg提供的其他分割模型进行训练,便可得到定制化场景的高精度模型,打通分割任务从数据标注到模型训练及预测的全流程。
飞桨(PaddlePaddle)是百度开源的深度学习框架,社区也比较活跃,关键是中文方便交流,哈哈哈。
EISeg工具是在PaddlePaddle/PaddleSeg仓库下contrib/EISeg里(从release2.3以后直接从contrib移到PaddleSeg目录下了),仓库地址如下:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

EISeg工具也是最近Paddle团队才开源(大概是在2021.08.24)的一个实用工具,现在还在不断迭代优化中:

在这里插入图片描述



1环境配置与安装

1.1创建conda虚拟环境(建议)

为了不影响其他python环境,建议新建一个环境。(不想新建可以跳过)
这里以创建一个名为eiseg_env,python版本为3.8的环境为例:

conda create -n eiseg_env python=3.8

创建完成后,进入新环境:

conda activate eiseg_env

1.2安装EISeg

在官方的Reame里有写需要安装PaddlePaddle,所以先安装下PaddlePaddle包。
在这里插入图片描述安装PaddlePaddle(这里默认是安装的CPU版的,如果要安装GPU版,看官方文档):

pip install paddlepaddle

然后再安装EISeg(这里以pip安装方式为例,你也可以按照官方的教程使用源码安装):

pip install eiseg

安装成功后直接在终端输入eiseg即可启动:

eiseg

在这里插入图片描述


2简单使用

2.1模型预训练权重下载

EISeg开放了在COCO+LVIS和大规模人像数据上训练的标注模型,并且分别提供了高精度和轻量化两种选择(后面官方可能会开放更多可用模型,建议大家自己去官网看下文档)。这里以下载针对通用场景的高精度模型为例hrnet18_ocr64_cocolvis,点击对应权重下载地址进行下载。

模型类型 适用场景 模型结构 下载地址
高精度模型 适用于通用场景的图像标注。 HRNet18_OCR64 hrnet18_ocr64_cocolvis
轻量化模型 适用于通用场景的图像标注。 HRNet18s_OCR48 hrnet18s_ocr48_cocolvis
高精度模型 适用于人像标注场景。 HRNet18_OCR64 hrnet18_ocr64_human
轻量化模型 适用于人像标注场景。 HRNet18s_OCR48 hrnet18s_ocr48_human

2.2载入模型权重

启动EISeg后,在右上角选择模型类型,刚刚下载的是高精度的模型,所以就选择高精度模型
在这里插入图片描述
然后点击加载网络权重,选择刚刚下载好的权重文件就可以了。

在这里插入图片描述

2.3添加类别标签

在工具右侧点击添加标签按钮,添加自己分割任务中的目标类别。

在这里插入图片描述
每添加一个标签都可以自己随便选择一个喜欢的颜色(每个类别用不同的颜色区分):
在这里插入图片描述

2.4导出类别标签

然后建议导出标签信息(比如保存到label.txt文件中),方便下次使用:

在这里插入图片描述
简单分析下保存的标签内容,每行代表一个类别的信息,这些信息使用空格进行分隔。比如下面的第一行,1代表类别索引,dog代表类别名称,239 41 41代表这个类别在标注时使用的颜色(RGB三个值)。根据这些信息其实我们一开始就可以自己先构建出这个标签文件,然后直接加载这个标签就行了。

1 dog 239 41 41 
2 cat 245 128 6 

2.5导入类别标签

同样点击标注->加载标签列表,选择上面刚刚讲到的标签文件即可。

2.6标注图片

点击左上角文件,然后可以选择单张图片进行标注,或者点击打开文件夹对里面的图片一张张进行标注。

在这里插入图片描述
接着先在右侧的标签栏中选择要标注的目标类别,然后在图像的目标中用鼠标左键点一下增加一个正样本(图中会出现一个绿色的星号),然后模型会自动帮我们去抠出它认为的目标。

在这里插入图片描述
很明显,模型将人类的胳膊也当成了dog的一部分这是不对的,那么我们可以在胳膊的位置处点击鼠标右键,增加一个负样本点(图中会出现一个红色的星号),然后网络会把标注有负样本的区域给去掉,此时标注的基本就是正确的了。

在这里插入图片描述
标注完成后点击空格,会生成该目标的多边形边界(注意里面还包含了目标的bbox信息,即目标检测任务的信息),我们可以在该边界上新增(鼠标在边缘上左键双击)或者删除点(鼠标在边缘点上左键双击),并且拖动这些点的位置进行微调。标注完一张图片后点击保存按钮,然后会在当前文件夹下生成一个label文件夹(文件的输出位置可以在文件->改变标签保存路径更改保存目录)。

在这里插入图片描述

2.7生成的标注信息

打开目标标注信息的目录,可以看到针对每张图片会默认会生成3张图片和一个coco.json文件(这个文件是所有图片共用的,和COCO的json的文件一样)。

  • 其中1.png是之前在PASCAL VOC数据中介绍的语义分割mask标签文件(注意,这个文件并没有加上调色板信息。它就是一个灰度图,灰度值对应类别id)可参考我之前写的文章
  • 1_pseudo.png是一个彩色mask标签文件(其实只要1.png就够了),方便可视化。
  • 1_foreground.png就是把前景抠出来了,也是方便可视化,感觉没啥用。
  • coco.json是MS COCO的数据格式,具体参考我之前讲的MS COCO数据集文章,注意里面还包含了目标的bbox信息,即目标检测任务的信息(说明目标检测任务也能用)。

在这里插入图片描述

2.8更改标注数据格式

这里默认使用的是MS COCO的数据格式,你也可以设置成JSON保存格式,就和labelme标注工具一样,每张图片生成一个json文件。在工具左上角功能中进行设置。

在这里插入图片描述

2.9其他

后续再补


3常用快捷键

这里接直接复制官方文档中的快捷键:

部分按键/快捷键 功能
鼠标左键 增加正样本点
鼠标右键 增加负样本点
鼠标中键 平移图像
Ctrl+鼠标中键(滚轮) 缩放图像
S 切换上一张图
F 切换下一张图
Space(空格) 完成标注/切换状态
Ctrl+Z 撤销
Ctrl+Shift+Z 清除
Ctrl+Y 重做
Ctrl+A 打开图像
Shift+A 打开文件夹
E 打开快捷键表
Backspace(退格) 删除多边形
鼠标双击(点) 删除点
鼠标双击(边) 添加点
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/120154543

智能推荐

【附源码】计算机毕业设计java学生学科竞赛管理系统设计与实现_学科竞赛管理系统开发与应用-程序员宅基地

文章浏览阅读1.1k次,点赞2次,收藏20次。项目运行环境配置:Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境:IDEA,Eclipse,Myeclipse都可以。_学科竞赛管理系统开发与应用

matlab错误使用 矩阵维度必须一致,错误使用 + 矩阵维度必须一致-程序员宅基地

文章浏览阅读1.5k次。function dx=shuangzhou(t,x,Tmh,Tmp,Mh,Ihx,Ihy,Ihz,Ihxy,Ihxz,Ihyz,Mp,Ipx,Ipy,...Ipz,Ipxy,Ipxz,Ipyz,g,xh,yh,zh,xp,yp,zp,xhp,yhp,zhp,xch,ych,zch,u,v,w,...p,q,r,theta,varphi,Ch,Cp,Kp)A=p*cos(x(1))*cos(x(2..._错误使用+

Java 异常:捕获异常_java子异常与父异常如何补获-程序员宅基地

文章浏览阅读611次。语法结构 1.捕获异常语法结构: 红框:使用try{}块来抛出异常蓝框:使用try{}块来抛出异常橙框:由于对循环体中的异常进行了捕获处理,所以该行代码可以执行 2.try…catch…finally异常处理结构中,try语句块是必须的, catch和finally语句块至少出现一个。 3.注意:如果try语句块包含的是检查时异常,则在没有..._java子异常与父异常如何补获

【最新Unity3D—Particle System粒子系统】最新Unity2017.2018.2019.2020均适用且超详细_unity particle system 实例化-程序员宅基地

文章浏览阅读299次。方法1.GameObject中选择Particle System,即可在场景中创建粒子系统对象方法2.先create empty ,再到Component中选择Effects后,选择Particle System,即为该空物体添加了粒子系统组件。_unity particle system 实例化

通过EasyX实现Bresenham画线_easyx线条粗细-程序员宅基地

文章浏览阅读1k次,点赞2次,收藏3次。基本上Bresenham画线算法的思路如下:// 假设该线段位于第一象限内且斜率大于0小于1,设起点为(x1,y1),终点为(x2,y2).// 根据对称性,可推导至全象限内的线段.1.画起点(x1,y1).2.准备画下个点。x坐标增1,判断如果达到终点,则完成。否则,由图中可知,下个要画的点要么为当前点的右邻接点,要么是当前点的右上邻接点.2.1.如果线段ax+by+c=0与x=x1..._easyx线条粗细

i5-1035G1和R7 4800U 哪个好_r74800u和i51035g1哪个好-程序员宅基地

文章浏览阅读7.7k次。酷睿i5-1035G1是一款高效的四核SoC,适用于基于Ice -Lake-U 系列的笔记本电脑和超极本 。它集成了四个Sunnycove处理器内核(由于HyperThreading而支持8个线程),主频为1(基本) – 3.7(单核Turbo)GHz。选锐龙i5-1035G1 还是R7 4800U 哪个好 https://list.jd.com/list.html使用Turbo Boost,2个内核可以达到3.6 GHz,所有4个3.3 GHz。据英特尔称,Sunnycove内核的IPC数量增加了1_r74800u和i51035g1哪个好

随便推点

OpenGL SuperBible 7th源码编译记录_superbible7-media github-程序员宅基地

文章浏览阅读765次。OpenGL SuperBible 7th 源码编译_superbible7-media github

Wireshark简单使用-程序员宅基地

文章浏览阅读794次,点赞14次,收藏18次。wireshark下载、安装、使用教程

MXNet 粗糙的使用指南_iou loss mxnet-程序员宅基地

文章浏览阅读288次。MXNet 粗糙的使用指南写于2020年3月24日,最新的CUDA版本为10.2MXNet简介MXNet是一个(跟TF与Torch相比特别小众的)多平台神经网络框架。优点:灵活,多平台,可移植性强。工业界常用框架。缺点:复杂,难以入门,基本没有教材。只能依靠代码来学习代码。框架介绍MXNet现在存在两种界面:symbol与gluon。Symbol的设计思路与T..._iou loss mxnet

iOS对ipa包进行代码混淆《二》 ---代码混淆_ipa包混淆-程序员宅基地

文章浏览阅读1.3k次。接上一篇文章ipa包砸壳,接下来讲一下代码混淆。混淆代码,我们需要生成两个文件confuse.sh和func.list。confuse.sh是一个脚本文件,里边定义了混淆的一些算法,以及需要混淆方法的路径。func.list是我们列举的一些需要混淆的方法。当然系统的方法不能混淆,不然一些库文件方法没办法正确加载。1、首先,终端cd到文件目录,并且利用指令touch生成这两个文件touch confuse.shtouch func.list不出意外,文件目录里已经有这两个文件了。_ipa包混淆

matlab(4):特殊符号的输入_matlab微米怎么输入-程序员宅基地

文章浏览阅读3.3k次,点赞5次,收藏19次。xlabel('\delta');ylabel('AUC');具体符号的对照表参照下图:_matlab微米怎么输入

C语言程序设计-文件(打开与关闭、顺序、二进制读写)-程序员宅基地

文章浏览阅读119次。顺序读写指的是按照文件中数据的顺序进行读取或写入。对于文本文件,可以使用fgets、fputs、fscanf、fprintf等函数进行顺序读写。在C语言中,对文件的操作通常涉及文件的打开、读写以及关闭。文件的打开使用fopen函数,而关闭则使用fclose函数。在C语言中,可以使用fread和fwrite函数进行二进制读写。‍ Biaoge 于2024-03-09 23:51发布 阅读量:7 ️文章类型:【 C语言程序设计 】在C语言中,用于打开文件的函数是____,用于关闭文件的函数是____。