label_studio自动预标注功能

Label studio自动预标注功能的使用

1. 安装label studio 机器学习后端库

label studio支持基于重写其提供的api来实现模型预标注。 首先需要安装label studio的ml后端，如下步骤：

cd label-studio-ml-backend

# Install label-studio-ml and its dependencies
pip install -U -e .

当然，还需要安装模型运行所依赖的库（若之前没安装的话），比如 torch，onnx，vino等。

2. 自定义机器学习后端

由于图像技术方面目标检测任务对预标注功能较为需求，以下目标检测任务为例。图像分类任务可以参照下面给的文档链接。

1. 编写后端项目的推理代码，实现模型预测功能；

2. 继承label_studio_ml.model.LabelStudioMLBase类，重写方法：

   针对自动预标注功能，主要重写predict方法，将输出格式化成label studio所需的json格式（参考官方文档：https://labelstud.io/guide/predictions.html）。

   【示例】

   如需根据YOLOv4的预训练模型进行预标注，则推理代码如下：

   # -*- coding: utf-8 -*-
   
   from yolo import YOLO
   from PIL import Image
   from label_studio_ml.model import LabelStudioMLBase
   from label_studio_ml.utils import get_image_size, get_single_tag_keys, get_image_local_path
   
   
   class MyModel(LabelStudioMLBase):
   
       def __init__(self, **kwargs):
           '''
           loading models to global objects
           '''
           super(MyModel, self).__init__(**kwargs)
   		
           # 封装好的推理模型
           self.detector = YOLO(img_size = 416,	
                                     model_path = "model/model.onnx",
                                     cls_path = "model/classes.name",
                                     anchors_path = "model/yolo_anchors.txt",
                                     font_path = "model/simhei.ttf",
                                     confidence=0.6,
                                     infer_mode='vino')
           self.from_name, self.to_name, self.value, self.labels_in_config = 
           	get_single_tag_keys(self.parsed_label_config, 
                                   'RectangleLabels', 'Image')	# 前端获取任务属性
           self.labels_in_config = set(self.labels_in_config)	# 前端配置的标签列表
   
   
       def predict(self, tasks, **kwargs):
           assert len(tasks) == 1	
           image_path = get_image_local_path(tasks[0]['data'][self.value])	# 获取图片路径
           image = Image.open(image_path)
           boxes, labels, confs = self.detector.detect_image(image)	# 模型推理
   
           results = []	# results需要放在list中再返回
           img_width, img_height = get_image_size(image_path)	# 用于转换坐标
           
           for id, bbox in enumerate(boxes):
               label = labels[id]	# 注意：后端和前端标签名保持一致
               conf = confs[id]	# 若模型不返回置信度，可指定一个默认值
               x, y, w, h = bbox
   
               if label not in self.labels_in_config:
                   print(label + ' label not found in project config.')
                   continue	# 忽略前端不需要的类别
               
               results.append({
                   'from_name': self.from_name,
                   'to_name': self.to_name,
                   'type': 'rectanglelabels',
                   'value': {
                       'rectanglelabels': [label],
                       'x': int(x / img_width * 100),	# 坐标需要转换
                       'y': int(y / img_height * 100),	# 数值类型返回整型
                       'width': int(w / img_width * 100),
                       'height': int(h / img_height * 100)
                   },
                   'score': int(conf*100)	#
               })
           
           avg_score = int(sum(confs) / max(len(confs), 1))
           return [{
               'result':results, 
               'score': avg_score
           }]
   

​ 【注意】：

（1） 针对同一类目标，后端返回的标签值和前端设置的标签值要保持一致；

（2） 坐标值要经过 ( 除以 宽度/高度 再乘以 100 ) 的换算，否则在前端的位置会出错；

（3） 坐标和置信度要以整型返回，否则会报错。

3. 启动机器学习后端

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9SOmYNSs-12579310211)(C:%5CUsers%5CCaiYichao%5CAppData%5CRoaming%5CTypora%5Ctypora-user-images%5Cimage-20220114140751700.png#pic_center)]

1. 组织后端项目

   重写完方法后，后端项目（包括推理代码、依赖文件、权重）应在同一个文件夹下面。

   【示例】通用目标检测后端，其中general_backend.py 为上一节所写的接口代码，也是初始化后端的目标脚本。

   【注意】： 后端的目标检测命名，不能包含 ‘-’ 符号，否则后续在启动服务时会报错。可以使用 ‘_’ 符号代替。

2. 初始化并创建后端服务

   label-studio-ml init general_backend --script ./general_backend.py -p 9099
   

   其中 general_backend 为服务名称，可以自行定义； -p 参数指定服务的端口号。

3. 启动后端服务

   完成上述操作后，执行以以下命令启动服务：

   label-studio-ml start general_backend  # 暂时运行
   # 或者
   nohup label-studio-ml start genral_backend &   # 持久化运行
   

   成功后，会显示日志

4. label studio前端配置

1. 按照常规流程在 label studio前端创建标注项目

   针对该示例，应该创建配置标注内容为目标检测框：

然后，设置目标的标签。标签的类别数量可以比后端支持的类别多，也可以更少，但是同类别的标签名必须一致。

2. 新建完毕项目上传好图片后，点击 “setting” --> “Machine Learning” --> “Add Modle” 绑定后端 url

3. 进行标注

​ 然后，按照正常流程进行标注即可。每选中一张图片，后端模型会自动生成检测框，只需要审核、适当调整位置，并点 “Submit” 按钮即可完成标注。 预标注的 效果直接由后端模型的精度决定。