EISeg便利

物体検出を行うためにはアノテーションという苦行に耐える必要がある。
画像のどこに物体があるか目視で確認してマウスで一本一本線を引く作業だ。

当然アノテーションをサポートするためのツールはいくつか存在する。
「Labelme」、「Labelimg」など便利に使っていたが、「EISeg」という最高のツールがそれらを過去のものにした。

下の記事を見たらもうすべてわかるがポンポンクリックするだけでアノテーションできる。

たった数クリックでセグメンテーションのマスクを作る！？　Edge Flowの紹介 - Qiita

こんにちは。2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar1日目の記事です。今回紹介するのは、ICCV2021のWorkshopに…

セットアップの方法については記事を書かれた当時と状況が違うようなのでそこだけ書く。

EISegのセットアップ
EISeg起動・初期設定
EISegでアノテーション

EISegのセットアップ

EISegの環境構築を行う。

ダウンロード

GitHubからリポジトリ取得。

gitが入っていれば

1	git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop

入ってなければ「Download ZIP」をクリックしてダウンロード後に展開。

Anaconda 環境構築

Anacondaがインストールされている前提。
入ってなければ以下を参考にして入れる。

Anacondaのインストール

Anacondaのインストールこのブログ内でよく「Anacondaがインストールされている想定」と書くが一度もインストールの方法を書いていないのでここに書く。非…

仮想環境構築

eisegという名前で環境構築。
pythonは3.9にする。

1 2	conda create -n eiseg python=3.9 -y conda activate eiseg

ライブラリインストール

PaddleSegの直下ではなくその中のEISegに移動する。
プロジェクト直下には別のrequirements.txtがあり違うものがインストールされるので注意(1敗)。

1
2
3

cd PaddleSeg\EISeg(さっきダウンロードしたプロジェクトの中のEISegフォルダ)
pip install -r requirements.txt
pip install paddlepaddle

学習済みファイルのダウンロード

ここから先はもう下記の記事と同じだが一応書く。

たった数クリックでセグメンテーションのマスクを作る！？　Edge Flowの紹介 - Qiita

こんにちは。2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar1日目の記事です。今回紹介するのは、ICCV2021のWorkshopに…

学習済みファイルをGithubからダウンロード。

GitHubのEISegのページにある表からダウンロード。

上2つが汎用モデルの高精度版と軽量版。
下が人間用の高精度版と軽量版。

ダウンロードしたファイルを展開したら適当なとこに置く。

EISeg起動・初期設定

さっき作った環境でPaddleSeg\EISeg\eiseg\exe.pyを実行すると起動する。

1	python eiseg\exe.py

言語設定

中国語が分からないので英語に変更。
メニュー右端の言語っぽいやつを「English」にする。
アプリを閉じてまた開くと英語になる。

モデル設定

右上の「Load Model Parameter」からファイル選択。
さっきダウンロードした学習済みファイルを選択。
「High precision model」と「Lightweight model」どちらか使う方を選び、対応したファイルをセット。
切り替えるたびに読み込む必要があるが基本変更しないから問題ない。