使用Segment Anything(SAM)模型进行自动标注-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用Segment Anything(SAM)模型进行自动标注。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.下载项目

项目1：https://github.com/zhouayi/SAM-Tool

项目2：https://github.com/facebookresearch/segment-anything

git clone https://github.com/zhouayi/SAM-Tool.git

git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
cd segment-anything
pip install -e .

下载SAM模型：https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth

2.把数据放置在`<dataset_path>/images/*`这样的路径中，并创建空文件夹`<dataset_path>/embeddings`

3.将项目1中的`helpers`文件夹复制到项目2的主目录下

3.1 运行`extract_embeddings.py`文件来提取图片的`embedding`

# cd到项目2的主目录下
python helpers\extract_embeddings.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --dataset-folder <dataset_path> --device cpu

checkpoint-path：上面下载好的SAM模型路径
dataset-folder：数据路径
device：默认cuda，没有GPU用cpu也行的，就是速度挺慢的

运行完毕后，<dataset_path>/embeddings下会生成相应的npy文件

3.2 运行`generate_onnx.py`将`pth`文件转换为`onnx`模型文件

# cd到项目2的主目录下
python helpers\generate_onnx.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --onnx-model-path ./sam_onnx.onnx --orig-im-size 1080 1920

checkpoint-path：同样的SAM模型路径
onnx-model-path：得到的onnx模型保存路径
orig-im-size：数据中图片的尺寸大小（height, width）

【注意：提供给的代码转换得到的onnx模型并不支持动态输入大小，所以如果你的数据集中图片尺寸不一，那么可选方案是以不同的orig-im-size参数导出不同的onnx模型供后续使用】

这里可能会报错ValueError: Unsupported ONNX opset version: 15，原因是因为pytorch或者onnx版本太低了，解决方法是安装更高版本的pytorch和onnx，可供参考，我的环境是
onnx == 1.13.1
onnxruntime == 1.14.1
torch == 1.13.1
torchaudio== 0.13.1
torchvision==0.14.1
我同样也尝试了另一种方法：将opset-version数值设低一点，但是会报其他的错误

4.将生成的`sam_onnx.onnx`模型复制到项目1的主目录下，运行`segment_anything_annotator.py`进行标注

# cd到项目1的主目录下
python segment_anything_annotator.py --onnx-model-path sam_onnx.onnx --dataset-path <dataset_path> --categories cat,dog

onnx-model-path：导出的onnx模型路径
dataset-path：数据路径
categories：数据集的类别（每个类别以,分割，不要有空格）

在对象位置处点击鼠标左键为增加掩码，点击右键为去掉该位置掩码。

其他使用快捷键有：

`Esc`：退出app	`a`：前一张图片	`d`：下一张图片
`k`：调低透明度	`l`：调高透明度	`n`：添加对象
`r`：重置	`Ctrl+s`：保存	`Ctrl+z`：撤销上一个对象

使用Segment Anything(SAM)模型进行自动标注

最后生成的标注文件为coco格式，保存在<dataset_path>/annotations.json。

5. 查看全部标注结果

运行cocoviewer.py查看全部的标注结果

# cd到项目1的主目录下
python cocoviewer.py -i <dataset_path> -a <dataset_path>\annotations.json

使用Segment Anything(SAM)模型进行自动标注

6.将保存的json格式转换为voc格式

该工具保存的标注文件格式为COCO标准格式，如有需求可自行编写标注文件格式转换脚本，下面提供转换为VOC格式的脚本例子

import json
import xml.etree.ElementTree as ET
import os

jsonPath = "F:/vsCode/segment-anything/CatDog/annotations.json"
vocPath = "F:/vsCode/segment-anything/CatDog/VOC"
with open(jsonPath, 'r') as f:
    data = json.load(f)

info = data["info"]
images = data["images"]
annotations = data["annotations"]
categories = data["categories"]

# 对每个图像处理
for img_data in images:
    # 创建 VOC XML 文件
    xml_file = ET.Element('annotation')
    ET.SubElement(xml_file, 'folder').text = 'VOC'
    ET.SubElement(xml_file, 'filename').text = os.path.basename(img_data["file_name"])
    source = ET.SubElement(xml_file, 'source')
    ET.SubElement(source, 'database').text = 'My Database'
    ET.SubElement(source, 'annotation').text = 'COCO'
    ET.SubElement(source, 'image').text = 'flickr'
    size = ET.SubElement(xml_file, 'size')
    ET.SubElement(size, 'width').text = str(img_data['width'])
    ET.SubElement(size, 'height').text = str(img_data['height'])
    ET.SubElement(size, 'depth').text = '3'
    ET.SubElement(xml_file, 'segmented').text = '0'

    # 查找该图像的所有标注框
    bbox_list = []
    category_ids = []
    for ann_data in annotations:
        if ann_data['image_id'] == img_data['id']:
            bbox = ann_data['bbox']
            bbox_list.append(bbox)
            category_ids.append(ann_data['category_id'])

    # 对每个标注框处理
    for i in range(len(bbox_list)):
        bbox = bbox_list[i]
        category_id = category_ids[i]
        # 转换 COCO 格式到 VOC 格式
        x_min = bbox[0]
        y_min = bbox[1]
        x_max = bbox[0] + bbox[2]
        y_max = bbox[1] + bbox[3]
        class_name = categories[category_id]['name']
        # 创建 VOC XML 标注
        obj = ET.SubElement(xml_file, 'object')
        ET.SubElement(obj, 'name').text = class_name
        ET.SubElement(obj, 'pose').text = 'Unspecified'
        ET.SubElement(obj, 'truncated').text = '0'
        ET.SubElement(obj, 'difficult').text = '0'
        bndbox = ET.SubElement(obj, 'bndbox')
        ET.SubElement(bndbox, 'xmin').text = str(int(x_min))
        ET.SubElement(bndbox, 'ymin').text = str(int(y_min))
        ET.SubElement(bndbox, 'xmax').text = str(int(x_max))
        ET.SubElement(bndbox, 'ymax').text = str(int(y_max))

    # 将 XML 文件保存到 VOC 目标文件夹中
    xml_str = ET.tostring(xml_file)
    with open(os.path.join(vocPath, os.path.basename(img_data["file_name"]).replace('.jpg', '.xml')), 'wb') as f:
        f.write(xml_str)

VOC格式：
使用Segment Anything(SAM)模型进行自动标注文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-443158.html

7.其他

修改标注框线条的宽度的代码位置

# salt/displat_utils.py
class DisplayUtils:
    def __init__(self):
        self.transparency = 0.65 # 默认的掩码透明度
        self.box_width = 2 # 默认的边界框线条宽度

修改标注文本的格式的代码位置

# salt/displat_utils.py
def draw_box_on_image(self, image, categories, ann, color):
    x, y, w, h = ann["bbox"]
    x, y, w, h = int(x), int(y), int(w), int(h)
    image = cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, self.box_width)

    text = '{} {}'.format(ann["id"],categories[ann["category_id"]])
    txt_color = (0, 0, 0) if np.mean(color) > 127 else (255, 255, 255)
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    txt_size = cv2.getTextSize(text, font, 1.5, 1)[0]
    cv2.rectangle(image, (x, y + 1), (x + txt_size[0] + 1, y + int(1.5*txt_size[1])), color, -1)
    cv2.putText(image, text, (x, y + txt_size[1]), font, 1.5, txt_color, thickness=5)
    return image