isat-sam 1.1.1

Interactive semi-automatic annotation tool for image segmentation based on SAM(segment anything model).

ISAT_with_segment_anything

An Interactive Semi-Automatic Annotation Tool Based on Segment Anything

[中文] [English]

Our tool enables interactive use of segment anything for rapid image segmentation with low RAM requirements (optional bf16 mode).

Demo Video：YouTube

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Features and Installation

Please refers to our latest Documentation in English or 中文文档

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Contributors

		...
yatengLG	Alias-z	...

Citation

@misc{ISAT_with_segment_anything,
  title={{ISAT with Segment Anything: An Interactive Semi-Automatic Annotation Tool}},
  author={Ji, Shuwei and Zhang, Hongyuan},
  url={https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything},
  note={Updated on 2023-06-03},
  year={2023},
  version={1.10}
}

更新日志

[0.0.1]

• 发布测试版，版本号0.0.1

• 更新下载功能（后续需优化下载链接）

• 支持多选多边形，现在可以批量删除了

  按下Ctrl点击多边形；按下Ctrl点击右侧标注栏；按下Shift点击右侧标注栏；点击右侧标注栏，Ctrl+A全选。

• 添加转换脚本 - utils目录下

  现支持 ISAT <-> COCO, ISAT <-> YOLO, ISAT -> XML(目标检测)

• 添加了对segment-anything-fast的支持

  现支持SAM系列模型，sam-hq以及mobile-sam等后续更新

  sam-fast要求torch版本不低于2.1.1;低于版本要求时，默认导入sam

  sam_vit_h_4b8939.pth encode计算时间缩短大概4倍，显存占用缩小到5.6G

	sam	sam-fast
0	0.698307991027832	0.19336390495300293
1	0.7048919200897217	0.21175742149353027
2	0.766636848449707	0.2573261260986328
3	0.8198366165161133	0.22284531593322754

• 添加了饱和度调整

  通过拖动工具栏中的饱和度调整条，对图片进行饱和度调整。（只与显示有关，不影响sam）

• 添加track模式

  在"自动auto"和"手动manual"模式外，为组模式中添加了"跟踪track"模式。该模式下，使用[TAB]或者[`]切换目标时，组id会显示为设置为当前多边形的组id。

[0.0.2]

• 添加了模型管理界面

  现在可以方便的管理与使用模型了。

  由于sam-hq以及mobile-sam的权重链接，需要科学上网才可以访问。这两类模型下载时会经常失败 有推荐的比较好用的大文件托管服务，可以联系我

• 整合了数据转换界面并提供了新功能

  • COCO <-> ISAT
  • YOLO <-> ISAT
  • LABELME <-> ISAT
  • ISAT -> VOC(png单通道图)
  • ISAT -> VOC for object detection(xml目标检测)

• 添加了linux系统对segment-anything-fast的支持

  该功能可以保持sam分割效果的情况下，减少显存占用并提升分割速度。（目前只对sam系列模型有效）

  由于windows下需需torch版本为2.2.0+dev且需要安装较多其他依赖，因而暂时关闭了windows系统下对该功能的支持。

• 修复了遗留bug

  • 修复了转VOC后第一行一直为0的问题
  • 轮廓保存模式中-只保存最大轮廓现在严格保存面积最大的轮廓(之前使用顶点数量进行粗估计)

• 添加了对EdgeSAM的支持。

• 修复转coco后，类别ID从0开始的问题。（现在第一类的类别id为1）

• 修复sam标注过程中，切换图片文件夹后，闪退的问题

• 添加了模型国内下载链接

• 减少模型显存占用

  使用bfloat16模型后，显存需求降低，特征计算时间略微增加，最终分割效果无显著变化。

checkpoint	mem(float)	mem(bfloat16)	cost(float)	cost(bfloat16)
edge_sam.pth	360M	304M	0.0212	0.0239
edge_sam_3x.pth	360M	304M	0.0212	0.0239
mobile_sam.pt	534M	390M	0.0200	0.0206
sam_hq_vit_tiny.pth	598M	392M	0.0196	0.0210
sam_hq_vit_b.pth	3304M	1762M	0.1496	0.1676
sam_hq_vit_l.pth	5016M	2634M	0.3766	0.4854
sam_hq_vit_h.pth	6464M	3378M	0.6764	0.9282
sam_vit_b_01ec64.pth	3302M	1760M	0.1539	0.1696
sam_vit_l_0b3195.pth	5016M	2634M	0.3776	0.4833
sam_vit_h_4b8939.pth	6462M	3378M	0.6863	0.9288

0.0.3

• 更新了项目结构
• 填加了sam_med2d模型，实现对医疗数据更好的分割效果

0.0.4

• 更新了基于bounding box的自动分割功能

基于标注完成的VOC格式目标检测数据，使用标注框进行sam框提示，自动分割图像并存储为ISAT格式json。

1.1.0

• 添加了isat 标注检查器，用于检测存在问题的标注文件。

  Alias-z在使用sahi过程中发现了该问题

• 添加了对多边形的交集、并集、差集、异或计算。

  感谢XieDeWu提的建议。

• 添加了自动保存模式

  开启后，切换图片自动保存标注。

• 功能修复

  模型下载，点击按钮后，进度现在更直观了。