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ISAT_with_segment_anything

一款基于SAM的交互式半自动图像分割标注工具

GitHub forks GitHub forks PyPI - Version Pepy Total Downlods

[中文] [English]

标注.gif

集成segment anything及bf16模式,实现低显存图片分割快速标注。

演示视频:bilibili


特点

标注模式

  • 交互式半自动标注: 基于SAM的点击或者bbox提示。
  • 手动标注: 单击或者按住鼠标连点绘制(每隔0.15s添加一个点)。

标注二次调整

  • 多边形调整: 支持删除多边形上的点;支持调整重叠目标遮挡关系。
  • 多边形预览: 支持按组查看多边形;支持预览实例分割或者语义分割的掩码图。

导出格式

  • 支持导出COCO,YOLO,LABELME,VOC等图像分割数据格式;也支持导出VOC目标检测格式数据(xml)。

更多功能详见功能说明


安装

目前有三种安装方式:

  1. 源码运行(推荐)
  2. 通过pip安装
  3. 通过exe安装

方式1: 源码运行

(1) 创建虚拟环境

conda create -n isat_env python=3.8
conda activate isat_env

(2) 获取ISAT_with_segment_anything源码并安装依赖

windows系统下,通过pip安装的pytorch默认是cpu版本,gpu版本的pytorch需去pytorch官网手段安装。

git clone https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything.git
cd ISAT_with_segment_anything
pip install -r requirements.txt

(3) 下载Segment anything预训练模型

软件提供了模型管理界面。通过[菜单栏]-[SAM]-[模型管理]打开界面(现已添加模型国内下载链接,点击下载按钮可直接进行下载)。

当前支持的模型有SAM系列,sam-hq系列,MobileSAM系列,EdgeSAM系列等。

系列 预训练模型 显存占用 文件大小
SAM sam_vit_h_4b8939.pth 7305M 2.6G
sam_vit_l_0b3195.pth 5855M 2.6G
sam_vit_b_01ec64.pth 4149M 375M
sam-hq sam_hq_vit_h.pth 7393M 2.6G
sam_hq_vit_l.pth 5939M 1.3G
sam_hq_vit_b.pth 4207M 379M
sam_hq_vit_tiny.pth 1463M 43M
mobile-sam mobile_sam.pt 1375M 40M
edge-sam edge_sam.pth 960M 39M
edge_sam_3x.pth 960M 39M
sam-med sam-med2d_b.pth 1500M 2.4G

(4) 运行软件

python main.py

方式2:pip安装

版本略低于源码

(1) 创建虚拟环境

conda create -n isat_env python=3.8
conda activate isat_env

(2) pip安装ISAT_with_segment_anything

windows系统下,通过pip安装的pytorch默认是cpu版本,gpu版本的pytorch需去pytorch官网手段安装。

pip install isat-sam

(3) 运行软件

isat-sam

方式3: windows下exe运行

(1) 下载打包好的exe文件

打包的exe版本严重落后于git源码,建议运行源码或pip安装

需下载三个.zip文件,总体大小2.7G,解压缩后4.9G。

打开ISAT_with_segment_anything文件夹,双击main.exe运行。

下载链接
百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1vD19PzvIT1QAJrAkSVFfhg 提取码:ISAT

(2) 下载Segment anything预训练模型

打包后的软件,附带了sam_hq_vit_tiny.pth模型,便于直接使用。 ( 近期有朋友反馈,sam_hq_vit_tiny.pth无法在CPU环境下运行,这是由于sam-hq模型权重保存的问题。请下载mobile-sam.pt权重后选择mobile-sam模型 )

如需使用精度更高的模型,请自行下载,并放置于ISAT/segment_any下(打包的exe为旧版本,还未更新)。

下载地址同上下载预训练模型


使用说明

软件具体功能可查看:功能说明

1.标注

1. 软件左侧选择类别(工具栏-文件-设置中,进行类别添加或修改)
2. 开始标注
    2.1 半自动标注
        点击工具栏[Segment anything]开始半自动标注(快捷键Q)
        通过鼠标左键(或右键)提示感兴趣区域(或不感兴趣区域),调整目标分割掩码。
    2.2 手动标注
        点击工具栏[绘制多边形]开始手动标注(快捷键C)
        通过鼠标左键添加多边形顶点。
        鼠标左键按下并拖动,持续添加顶点,时间间隔0.15s。
    2.3 退上一个状态
        工具栏点击工具栏[回退]按钮(快捷键Z),回退到标注的上一个状态。
        半自动标注时,删除上一个添加的点提示;手动标注时,删除上一个添加的顶点。
3. 点击工具栏[标注完成]按钮,完成标注(快捷键E)。
4. 点击工具栏[保存]按钮(快捷键S),写入json文件。

2.修改

1. 多边形修改
    拖拽多边形顶点,修改多边形形状。
    拖拽多边形,调整多边形位置。
2. 类别修改
    选定目标,点击工具栏[编辑]按钮(快捷键E),在跳出的编辑框中修改类别或添加信息。
3. 遮挡修改
    对于存在重叠部分的目标,选定目标多边形后,点击工具栏[置顶](快捷键T)或[置底](快捷键B)按钮,调整目标遮挡关系。
4. 删除目标
    选定目标,点击工具栏[删除]按钮(快捷键DEL),删除选定目标。

3.查看

1. 结果预览
    点击工具栏[位图]按钮(快捷键SPACE),预览标注结果。
    点击时,以 ‘标注-语义-实例’ 的顺序进行切换。
2. 窗口调整
    点击工具栏[放大],[缩小],[适应窗口](快捷键F)调整图片大小。
3. 显示/隐藏目标
    点击工具栏[显示/隐藏]按钮(快捷键V),显示或隐藏当前已标注目标。
    也可以在右侧标注栏中,通过勾选框显示/隐藏单个目标。
4. 背景清晰度调整(仅半自动标注时)
    半自动标注时,会调暗背景,凸显mask。
    通过工具栏[mask alpha]数值条,调整背景与mask混合比例。

4.数据转换

本软件用json文件保存标注结果。 使用时,可以手动解析json文件,或转换为其他数据格式。

软件内置了转换工具
1. ISAT转VOC
    转换ISAT格式json为png单通道图片。语义分割中,像素值为类别index;实例分割中,像素值为实例id(软件中的group id)。
2. ISAT转COCO
    转换ISAT格式json为COCO格式json。(转换后,会丢失图层信息,如最终使用coco格式,标注时尽可能避免目标重叠)
3. ISAT转LABELME
    转换ISAT格式json为labelme格式json。(转换后,会丢失图层信息)
4. COCO转ISAT
    转换COCO格式json为ISAT格式json。

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核心贡献者

yatengLG Alias-z ...
yatengLG Alias-z ...

引用

@misc{ISAT with segment anything,
  title={{ISAT with segment anything}: A Interactive Semi-automatic Annotation Tool based Segment Anything},
  url={https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything},
  note={Open source software available from https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything},
  author={yatengLG, Alias-z and horffmanwang},
  year={2023},
}