ISAT插件 - 自动标注

这是一个ISAT的插件开发示例。

仅使用240行代码，开发一个带界面的ISAT插件，为ISAT提供基于yolo模型的自动标注功能。

该插件使用yolo计算目标框，然后通过sam框提示进行目标分割。

功能

• 可导入其他模型（项目提供了yolo11n.onnx模型以及yolo11n-seg.onnx模型供测试）
• 兼容IAST，支持所有ISAT提供的sam模型

安装与使用

安装

pip install isat-plugin-auto-annotate

使用

• 运行isat
• 插件界面，激活AutoAnnotatePlugin，在插件界面选择提供的yolo11n.onnx模型与coco.csv类别文件
• 选择sam模型(经不严谨测试，原始sam模型对框提示效果最好)
• 每次切换图片后，自动开始标注当前图片

说明

模型文件

项目使用带nms的onnx模型。

对于目标检测模型，支持所有经nms后输出shape为[n, 6]格式数据的模型，具体表示n个[xmin, ymin, xmax, ymax, score, category_index] 对于图像分割模型，支持所有经nms后输出shape为[n, N]格式数据的模型，具体表示n个[xmin, ymin, xmax, ymax, score, category_index, ...]

以ultralytics导出yolov11模型为例：

yolo export model=path/to/yolo11n.pt format=onnx nms=True iou=0.45
yolo export model=path/to/yolo11n-seg.pt format=onnx nms=True iou=0.45

类别文件

类别文件使用cvs格式存储，每行一个类别，分别与category_index对应。

以coco数据集为例：

person
bicycle
car
motorcycle
airplane
bus
train
truck
...

模型输出的category_index 0 对应person, 1对应bicycle, ...