labelme AI 模型运用，Labelme AI模型的应用与实践

摘要：，，Labelme AI模型是一种基于深度学习的图像标注工具，广泛应用于计算机视觉领域。它通过利用图像分割技术，实现对图像中物体的精确识别和标注。该模型可应用于目标检测、图像分类等任务，并具有较高的准确性和效率。通过运用Labelme AI模型，可以简化图像数据的标注过程，促进机器学习算法的应用和发展。

Labelme介绍

1、界面介绍

点击上图位置，选择对应的模型，经过测试，我发现EfficientSam模型表现最佳，其准确率和速度均令人满意。

2、使用方法

目标框标注方法：点击左上角【编辑】-> 【Create Ai-Mask】即可进行标注，这个功能是标注的mask区域和目标框，但mask区域无法修改，主要用于获取目标框，目标检测项目标注方法。

目标mask标注方法：同样点击左上角【编辑】，然后选择【Create Ai-Polygon】进行标注，这个功能是标注mask区域，该区域可以修改，通常用于语义分割等任务。

单击左键选择目标，双击左键完成目标标注，此时会出现选择目标标签的选项。

模型介绍与下载

模型分为encoder和decoder两个版本，推荐使用EfficientSam（accuracy）对应的模型，其速度和效果都非常不错。

1、模型下载地址

以下是一些模型的下载地址和MD5校验值：

（在这里插入表格，包含模型名称、下载地址和MD5值）

2、模型保存位置

下载模型后，请将其保存到/home/wqg/.cache/gdown目录下，并相应修改模型名称，SegmentAnything系列的模型名称需要加上特定前缀，EfficientSam系列的模型名称则需要加上另一个前缀，具体的模型文件如图所示。

三、使用onnxruntime-GPU进行模型推理

模型推理需要安装cuda和cudnn，安装过程中如遇到问题，可搜索相关教程解决，推理时，大约需要占用4G的显存。

1、代码位置

安装好Labelme后，请记得安装位置，一般在anaconda环境下，找到site-packages文件夹，在其中会有一个ai的文件夹，需要修改efficient_sam.py和segment_anything_model.py文件中的初始化方法，以便使用onnxruntime-GPU进行模型推理。

（在这里插入代码修改的详细说明和图片）

百度网盘onnx下载链接

这里的模型已经修改过名字，无需再次修改，直接放到对应位置即可，百度网盘链接如下：（提供链接）

希望以上内容对您有所帮助，如有任何疑问或需要进一步的解释，请随时提问。