paulxiong / tinySAM

ISAT with segment anything

交互式半自动图像分割标注工具

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集成segment anything，实现图片分割快速标注。

项目持续更新中，更新日志，欢迎大家提出建议

演示视频：bilibili

Demo Video：youtube

特点

1. 支持同时标注语义分割与实例分割
2. 集成SAM(segment anything model)实现图像分割交互式半自动标注。
3. 交互式修正mask，通过鼠标左(右)键点击感兴趣(不感兴趣)区域，指引模型修正mask。
4. 支持手动标注多边形。
5. 支持标注二次修改。
6. 支持多目标之间调整遮挡关系，高图层目标会遮挡低图层目标。
7. 支持标注结果预览。
8. ISAT生成特有格式json，包含更多信息。
9. 兼容labelme标注的json文件，支持开打并进行二次修改（打开前请先备份一份）。
10. 支持将ISAT格式json转换为VOC格式（单通道png）。
11. 支持将ISAT格式json转换为COCO格式json（会丢失图层信息）。
12. 支持将ISAT格式json转换为LabelMe格式json(会丢失图层信息)。
13. 支持将COCO格式json转换为ISAT格式json，进行二次修改。

安装

1. 源码运行

(1) 创建虚拟环境

conda create -n ISAT_with_segment_anything python==3.8
conda activate ISAT_with_segment_anything

(2) 安装Segment anything

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

(3) 安装ISAT_with_segment_anything

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

(4) 下载Segment anything预训练模型

下载任一模型，并将模型存放于ISAT_with_segment_anything/segment_any目录下 请按照硬件下载合适的模型.

• H模型:sam_vit_h_4b8939.pth

  模型最大，效果也最好，显存至少需求8G，演示时软件实际占用7305M；

• L模型:sam_vit_l_0b3195.pth

  模型适中，效果也适中，显存至少需求8G，演示时软件实际占用5855M；

• B模型:sam_vit_b_01ec64.pth

  模型最小，效果也最差，显存至少需求6G，演示时软件实际占用4149M；

(5) 运行软件

python main.py

标注操作

1. 通过鼠标左键（或右键）提示感兴趣区域（或不感兴趣区域），自动形成目标分割掩码。
2. 可通过多次左右键提示，提升掩码质量。
3. E键结束标注，选择类别，得到多边形标注区域。
4. 拖拽多边形顶点，精细化调整标注。
5. 通过目标图层高低，调整目标之间遮挡关系（多目标之间存在重叠区域时）。

注意事项

1. 自动分割效果受segment anything模型分割效果限制，如需更为精确的分割效果，可通过手动绘制多边形实现。
2. 如果没有GPU或只需要使用手动绘制多边形标注，推荐使用ISAT。
3. 软件对GPU显存有最低限制：
   • h模型最大，效果也最好，显存至少需求8G，演示时软件实际占用7305M；
   • l模型适中，效果也适中，显存至少需求8G，演示时软件实际占用5855M；
   • b模型最小，效果也最差，显存至少需求6G，演示时软件实际占用4149M；

引用

@misc{ISAT with segment anything,
  title={{ISAT with segment anything}: Image segmentation annotation tool with 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 and horffmanwang},
  year={2023},
}