本文分享了一套高效的AI图像分割数据集半自动标注工作流。作者通过结合Meta的SAM模型进行初始标注,训练轻量级YOLOv8n-seg模型并导出ONNX,随后集成到X-AnyLabeling工具中实现半自动化批量标注。对于预测效果不佳的数据,再利用SAM进行二次校验与修正。文章详细介绍了配置步骤、模型库选择及JSON格式转换方案,并附带了用于数据集拆分和文件一致性校验的BAT脚本,为AI从业者解决数据标注繁琐痛点提供了极具价值的实战参考。
原文链接:Linux.do
本文分享了一套高效的AI图像分割数据集半自动标注工作流。作者通过结合Meta的SAM模型进行初始标注,训练轻量级YOLOv8n-seg模型并导出ONNX,随后集成到X-AnyLabeling工具中实现半自动化批量标注。对于预测效果不佳的数据,再利用SAM进行二次校验与修正。文章详细介绍了配置步骤、模型库选择及JSON格式转换方案,并附带了用于数据集拆分和文件一致性校验的BAT脚本,为AI从业者解决数据标注繁琐痛点提供了极具价值的实战参考。
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