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के लिए संदर्भ ultralytics/data/annotator.py

नोट

यह फ़ाइल यहाँ उपलब्ध है https://github.com/ultralytics/ultralytics/बूँद/मुख्य/ultralytics/data/annotator.py का उपयोग करें। यदि आप कोई समस्या देखते हैं तो कृपया पुल अनुरोध का योगदान करके इसे ठीक करने में मदद करें 🛠️। 🙏 धन्यवाद !



ultralytics.data.annotator.auto_annotate(data, det_model='yolov8x.pt', sam_model='sam_b.pt', device='', output_dir=None)

स्वचालित रूप से एक का उपयोग कर छवियों एनोटेट करता है YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल और एक SAM विभाजन मॉडल।

पैरामीटर:

नाम प्रकार विवरण: __________ चूक
data str

एनोटेट किए जाने वाले चित्रों वाले फ़ोल्डर का पथ।

आवश्यक
det_model str

पूर्व प्रशिक्षित YOLO डिटेक्शन मॉडल। ' के लिए चूकyolov8x.pt'।

'yolov8x.pt'
sam_model str

पूर्व प्रशिक्षित SAM विभाजन मॉडल। ' के लिए चूकsam_b.pt'।

'sam_b.pt'
device str

मॉडल को चलाने के लिए उपकरण। एक खाली स्ट्रिंग के लिए डिफ़ॉल्ट (सीपीयू या जीपीयू, यदि उपलब्ध हो)।

''
output_dir str | None | optional

एनोटेट किए गए परिणामों को सहेजने के लिए निर्देशिका। 'डेटा' के समान निर्देशिका में 'लेबल' फ़ोल्डर में डिफ़ॉल्ट।

None
उदाहरण
from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(data='ultralytics/assets', det_model='yolov8n.pt', sam_model='mobile_sam.pt')
में स्रोत कोड ultralytics/data/annotator.py
 8 बांग्लादेश 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 3435363738394041424344बांग्लादेश45 464748 4950
def auto_annotate(data, det_model="yolov8x.pt", sam_model="sam_b.pt", device="", output_dir=None):
    """
    Automatically annotates images using a YOLO object detection model and a SAM segmentation model.

    Args:
        data (str): Path to a folder containing images to be annotated.
        det_model (str, optional): Pre-trained YOLO detection model. Defaults to 'yolov8x.pt'.
        sam_model (str, optional): Pre-trained SAM segmentation model. Defaults to 'sam_b.pt'.
        device (str, optional): Device to run the models on. Defaults to an empty string (CPU or GPU, if available).
        output_dir (str | None | optional): Directory to save the annotated results.
            Defaults to a 'labels' folder in the same directory as 'data'.

    Example:
        ```python
        from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

        auto_annotate(data='ultralytics/assets', det_model='yolov8n.pt', sam_model='mobile_sam.pt')
        ```
    """
    det_model = YOLO(det_model)
    sam_model = SAM(sam_model)

    data = Path(data)
    if not output_dir:
        output_dir = data.parent / f"{data.stem}_auto_annotate_labels"
    Path(output_dir).mkdir(exist_ok=True, parents=True)

    det_results = det_model(data, stream=True, device=device)

    for result in det_results:
        class_ids = result.boxes.cls.int().tolist()  # noqa
        if len(class_ids):
            boxes = result.boxes.xyxy  # Boxes object for bbox outputs
            sam_results = sam_model(result.orig_img, bboxes=boxes, verbose=False, save=False, device=device)
            segments = sam_results[0].masks.xyn  # noqa

            with open(f"{Path(output_dir) / Path(result.path).stem}.txt", "w") as f:
                for i in range(len(segments)):
                    s = segments[i]
                    if len(s) == 0:
                        continue
                    segment = map(str, segments[i].reshape(-1).tolist())
                    f.write(f"{class_ids[i]} " + " ".join(segment) + "\n")





2023-11-12 बनाया गया, अपडेट किया गया 2023-11-25
लेखक: ग्लेन-जोचर (3)