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ab122e91a5
69
README-CN.md
69
README-CN.md
@ -1,69 +0,0 @@
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# ISAT with segment anything
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# ISAT 图像分割标注工具(集成segment anything)
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集成[segment anything](https://github.com/facebookresearch/segment-anything)，实现图片分割快速标注。
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## 特点
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1. 集成segment anything，快速进行图像分割标注
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- 通过鼠标左右键提示感兴趣区域，调用segment anything自动计算分割掩码。不必再手动进行目标轮廓选取。
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- 自动生成的掩码转换为多边形，进行手动调整。
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2. 手动绘制多边形进行精细标注
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- 保留了ISAT手动绘制多边形进行标注的功能，可满足Segment anything无法分割目标的标注。
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- 手动标注较自动标注更加精确，但工作量也更大。
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## 安装
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### 1. 源码运行
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```shell
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# 创建虚拟环境
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conda create -n ISAT_with_segment_anything python==3.8
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conda activate ISAT_with_segment_anything
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```
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```shell
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# 安装Segment anything
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git clone git@github.com:facebookresearch/segment-anything.git
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cd segment-anything
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pip install -e .
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cd ..
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```
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```shell
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# 安装ISAT_with_segment_anything
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git clone https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything.git
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cd ISAT_with_segment_anything
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pip install -r requirements.txt
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```
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```text
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# 下载Segment anything预训练模型
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下载任一模型，并将模型存放于ISAT_with_segment_anything/segment_any目录下
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模型链接：
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_l_0b3195.pth
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_b_01ec64.pth
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h模型最大，效果也最好；
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b模型最小，效果也最差；
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请按照硬件下载合适的模型，h模型在示例样本上的显存需求约8G.
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```
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```shell
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# 运行软件
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python main.py
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```
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## 标注操作
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1. 通过鼠标左键（或右键）提示感兴趣区域（或不感兴趣区域），自动形成目标分割掩码。
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2. 可通过多次左右键提示，提升掩码质量。
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3. E键结束标注，选择类别，得到多边形标注区域。
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4. 拖拽多边形顶点，精细化调整标注。
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## 注意事项
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1. 自动分割效果受segment anything模型分割效果限制，如需更为精确的分割效果，可通过手动绘制多边形实现。
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2. 如只需要使用手动绘制多边形标注，推荐使用[ISAT](https://github.com/yatengLG/ISAT)。
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3. 如果没有GPU，不建议使用ISAT_with_segment_anything，载入图片花费时间较长。
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4. 如果GPU显存较小，建议使用sam_vit_b_01ec64模型。
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47
README-en.md
Normal file
47
README-en.md
Normal file
@ -0,0 +1,47 @@
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# ISAT with segment anything
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# Image segmentation annotation tool with segment anything.
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Quick annotate image by [segment anything](https://github.com/facebookresearch/segment-anything).
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[中文](README.md) [English](README-en.md)
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## INSTALL
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### 1. 源码运行
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```shell
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# 创建虚拟环境
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conda create -n ISAT_with_segment_anything python==3.8
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conda activate ISAT_with_segment_anything
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```
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```shell
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# Install Segment anything
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git clone git@github.com:facebookresearch/segment-anything.git
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cd segment-anything
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pip install -e .
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cd ..
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```
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```shell
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# Install ISAT_with_segment_anything
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git clone https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything.git
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cd ISAT_with_segment_anything
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pip install -r requirements.txt
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```
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```text
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# Download Segment anything pretrained checkpoint.
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Download the checkpoint，and save in the path: ISAT_with_segment_anything/segment_any
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checkpoint link：
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_l_0b3195.pth
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_b_01ec64.pth
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The checkpoint named sam_vit_h_4b8939 has best effect, but need more resources；
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The checkpoint named sam_vit_b_01ec64 has poor effect, but need less resources；
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```
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```shell
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# Run the software
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python main.py
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```
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105
README.md
105
README.md
@ -1,63 +1,70 @@
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# ISAT图像分割标注工具
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# ISAT with segment anything
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# ISAT 图像分割标注工具(集成segment anything)
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基于多边形的图像分割标注工具，支持实例分割与语义分割。
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集成[segment anything](https://github.com/facebookresearch/segment-anything)，实现图片分割快速标注。
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[中文](README.md) [English](README-en.md)
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## 特点
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主要对语义标注过程中存在标注重复部分进行优化。
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自己标注过分割样本，或者使用coco分割数据集的朋友，肯定遇到过标注多边形之间存在覆盖的问题。
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本项目通过引入多边形图层高低的方式，让上层的多边形覆盖下层多边形，从而保证每一个像素的类别都是单一的，降低数据的干扰。
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1. 集成segment anything，快速进行图像分割标注
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- 通过鼠标左右键提示感兴趣区域，调用segment anything自动计算分割掩码。不必再手动进行目标轮廓选取。
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- 自动生成的掩码转换为多边形，进行手动调整。
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2. 手动绘制多边形进行精细标注
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- 保留了ISAT手动绘制多边形进行标注的功能，可满足Segment anything无法分割目标的标注。
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- 手动标注较自动标注更加精确，但工作量也更大。
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* 支持对多边形图层进行调整(图层置顶或置底)。
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* 标注文件转png单通道图(支持实例与语义)。
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* 支持滚轮缩放，左键拖动图片。
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* 类别标签导入与导出，方便不同任务之间快速切换。
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## 安装
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### 1. 源码运行
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```shell
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git clone https://github.com/yatengLG/ISAT.git
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cd ISAT
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conda create -n ISAT python==3.8
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conda activate ISAT
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# 创建虚拟环境
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conda create -n ISAT_with_segment_anything python==3.8
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||||
conda activate ISAT_with_segment_anything
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```
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```shell
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||||
# 安装Segment anything
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||||
git clone git@github.com:facebookresearch/segment-anything.git
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||||
cd segment-anything
|
||||
pip install -e .
|
||||
cd ..
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```
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```shell
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# 安装ISAT_with_segment_anything
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git clone https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything.git
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cd ISAT_with_segment_anything
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pip install -r requirements.txt
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```
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```text
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# 下载Segment anything预训练模型
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下载任一模型，并将模型存放于ISAT_with_segment_anything/segment_any目录下
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模型链接：
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_l_0b3195.pth
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https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_b_01ec64.pth
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h模型最大，效果也最好；
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b模型最小，效果也最差；
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请按照硬件下载合适的模型，h模型在示例样本上的显存需求约8G.
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```
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```shell
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# 运行软件
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python main.py
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```
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### 2. 下载打包好的exe
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- 2.1 点击[链接](https://github.com/yatengLG/ISAT/releases/download/v1.0.0/ISAT_windows.zip)下载ISAT_windows.zip
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- 2.2 解压
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- 2.3 双击ISAT/main.exe运行
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## 标注结果
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### 标注文件与标签图片
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ISAT提供了**json格式标注文件**，可以方便的进行传输与二次修改；同时，软件也提供将标注文件转换为**png单通道标签图片**的功能。
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#### 1. json格式标注文件
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主要用于传输、备份以及二次修改。但不方便直接参与模型训练等过程。
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存储信息包括：图片名、图片尺寸、图片额外说明、标注目标类别、标注目标实例id、标注目标多边形顶点等。
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#### 2. png单通道标签图片
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主要用于模型的训练、测试等过程。
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转换后的单通道标签图片具有与原图一致的分辨率，**参与模型训练时，直接读取像素值作为标签即可（图片为单通道图，像素值为单一的值，不是rgb）。**
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> 部分软件查看png单通道图片时，存在对颜色边界处进行调整的情况。具体表现为，如 （0， 5， 0）到(0， 255， 0)过渡时，边缘会出现(0， 125， 0)的情况。https://github.com/yatengLG/ISAT/issues/2#issue-1662058434
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**最终的标签是图像的像素值，而非颜色值**
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这种情况不会对标签图片造成影响，请放心使用。
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### 导出png单通道标签图片
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软件内置了，将json标注文件转换为png单通道标签图片的工具。
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## 标注操作
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转换时，区分**语义分割**与**实例分割**：
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- 语义分割
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1. 通过鼠标左键（或右键）提示感兴趣区域（或不感兴趣区域），自动形成目标分割掩码。
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2. 可通过多次左右键提示，提升掩码质量。
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3. E键结束标注，选择类别，得到多边形标注区域。
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4. 拖拽多边形顶点，精细化调整标注。
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转换后的语义分割png单通道标签图片中，每个像素值为对应的类别id，具体的类别含义与标注时类别设置相一致，同时在转换目录中也会留存一份classesition.txt，便于查看类别与id对应关系。
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- 实例分割
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转换后的实例分割png单通道标签图片中，每个像素值为对应的组id。
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## 注意事项
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1. 自动分割效果受segment anything模型分割效果限制，如需更为精确的分割效果，可通过手动绘制多边形实现。
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2. 如只需要使用手动绘制多边形标注，推荐使用[ISAT](https://github.com/yatengLG/ISAT)。
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3. 如果没有GPU，不建议使用ISAT_with_segment_anything，载入图片花费时间较长。
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4. 如果GPU显存较小，建议使用sam_vit_b_01ec64模型。
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