labelme 用 ai

### 使用LabelMe结合AI进行图像标注 对于希望提升图像标注效率并引入智能化辅助的用户而言，LabelMe智能标注版提供了集成SAM（Segment Anything Model）的支持[^2]。该版本不仅保留了传统LabelMe的功能特性，如多样的标注方式、友好的图形化界面以及灵活的数据格式输出能力[^1]，更进一步增强了自动化的程度。 #### 自动化初识阶段 启动LabelMe智能标注版后，在加载待标注图片的同时，后台会调用内置的SAM模型来尝试理解当前图景的内容结构。这一过程无需额外的人工干预即可完成初步的目标区域识别工作。由于SAM具备广泛的泛化能力，因此即使面对未曾见过的新场景也能给出合理的预测结果。 ```python from labelme_smart import LabelMeSmart, SAMModel app = LabelMeSmart() sam_model = SAMModel() image_path = "path/to/your/image.jpg" initial_predictions = sam_model.predict(image=image_path) for prediction in initial_predictions: app.add_annotation(prediction) ``` #### 交互式精修环节 尽管自动化能够快速生成基础轮廓，但对于细节部分或是存在遮挡等情况下的精确度可能有限。此时便进入了人机协同工作的关键时刻。借助于LabelMe所提供的直观编辑器，使用者可以直接在界面上对自动生成的结果做出修正，比如调整边界位置、补充遗漏对象等操作，直至达到满意的效果为止。 ```python def refine_annotations(app_instance): while True: user_input = input("Do you want to modify any annotation? (y/n): ") if user_input.lower() != 'y': break index_to_modify = int(input("Enter the index of the annotation to edit: ")) new_coordinates = get_new_coordinates_from_user() # 假设此函数获取用户的输入坐标 app_instance.update_annotation(index=index_to_modify, coordinates=new_coordinates) refine_annotations(app=app) ``` #### 数据导出准备训练 当所有的标注都完成后，下一步就是将这些精心整理过的数据转换成适合下游任务使用的格式。无论是常见的JSON文件还是特定框架所需的特殊格式，LabelMe都能很好地满足需求。这使得后续构建和优化机器学习或深度学习模型变得更加便捷高效。 ```python output_format = "json" # 或者其他支持的格式如"coco" exported_data = app.export(format=output_format) save_exported_data(exported_data, destination="path/to/save/exported/data") # 此处假设有一个保存方法 ```