paddlelabel-ml 0.5.0

Web Based Multi Purpose Annotation - ML backend

PaddleLabel-ML

PaddleLabel机器学习辅助标注后端。

目前基于EISeg实现了交互式分割功能。

安装说明

通过PIP安装

pip install paddlelabel-ml

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

*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