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PaddleCV-SIG/PaddleLabel-ML

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PaddleLabel-ML

PaddleLabel机器学习辅助标注后端。

PaddleLabel-ML 中的模型分为两类:自动推理模型和交互式模型。所有模型在分发时都包含一套默认权重,部分模型支持指定非默认权重。目前模型包括

交互式模型:

自动推理模型:

  • PicoDet
  • PPLcNet

安装说明

通过 PIP 安装

pip install paddlelabel-ml

安装最新开发版

PaddleLabel 开发团队会不定期从最新的 develop 分支中使用 Github Action 构建开发版安装包。开发版较 pypi 版本经过测试较少,可能存在更多的 bug。开发版中会包含最新的功能和修复。

安装开发版的步骤为

  1. 访问 PaddleLabel-ML 构建 Github Action 页面,点击进入最上方(最新的一次)Action 运行。

img

  1. 点击下载构建出的安装包

img

  1. 解压下载的安装包,其中应包含两个文件。之后使用 pip 安装其中 whl 结尾的文件,如 paddlelabel_ml-0.5.0-py3-none-any.whl。不同版本的版本号会有不同
# 注意修改命令中文件名部分
pip install paddlelabel_ml-[版本号]-py3-none-any.whl

通过源码安装

首先将代码克隆到本地:

git clone https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel-ML

安装:

cd PaddleLabel-ML
python setup.py install

启动

完成上述的安装操作后,可以直接在终端使用如下指令启动 PaddleLabel 的机器学习端。

paddlelabel_ml  # 启动ml后端

*EISeg模型下载

模型类型 适用场景 模型结构 模型下载地址
高精度模型 通用场景的图像标注 HRNet18_OCR64 static_hrnet18_ocr64_cocolvis
轻量化模型 通用场景的图像标注 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_cocolvis
高精度模型 通用图像标注场景 EdgeFlow static_edgeflow_cocolvis
高精度模型 人像标注场景 HRNet18_OCR64 static_hrnet18_ocr64_human
轻量化模型 人像标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_human
轻量化模型 遥感建筑物标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18_ocr48_rsbuilding_instance
高精度模型* x 光胸腔标注场景 Resnet50_Deeplabv3+ static_resnet50_deeplab_chest_xray
轻量化模型 医疗肝脏标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_lits
轻量化模型* MRI 椎骨图像标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_MRSpineSeg
轻量化模型* 质检铝板瑕疵标注场景 HRNet18s_OCR48 static_hrnet18s_ocr48_aluminium