在第一篇中，我们部署了 Label Studio；在第二篇中，我们清洗数据并训练了 YOLOv8 模型。 现在，我们要完成“闭环”：将训练好的 YOLO 模型部署为 Label Studio 的后端服务，实现 AI 辅助自动标注。 这意味着：你上传新图片后，AI 会自动帮你画好框，你只需要微调即可。效率提升神器！ 简介 纯手工标注是枯燥且低效的。Label Studio 最强大的功能之一就是 "Human-in-the-loop"（人机协同）： 1. 预标注：模型先预测一遍。 2. 人工修正：人类只需调整不准的框。 3. 循环迭代：修正后的数据再次训练模型，模型越来越准。 本文将教你如何使用 Docker 编写并部署一个自定义的 YOLOv8 ML…
简介 当你完成了 Label Studio 的标注工作，点击“导出”时，你会发现导出的文件结构并不能直接用于 YOLOv8 训练。 YOLO 模型对数据集有严格的要求：训练/验证集必须物理隔离，且必须包含 data.yaml 配置文件。 手动整理几千张图片不仅耗时，还容易出错（比如把猫的标签对应到了狗的图上）。本文将提供一个 Python 脚本，一键解决数据清洗、划分和配置生成的问题。 第一步：从 Label Studio 导出 1. 进入项目，点击右上角 Export。 2. 格式选择 YOLO。 3. 下载并解压 ZIP 包。 解压后的目录结构（假设文件夹名为 ls_export）： ls_export/ ├── classes.…
简介 在计算机视觉和 NLP 项目中，数据标注往往是最耗时的一环。Label Studio 是目前最流行的开源数据标注工具之一，它界面友好、配置灵活，支持图像、文本、音频等多种数据格式。 本文将介绍如何使用 Docker 部署 Label Studio，涵盖从个人快速测试到基于数据库的生产环境两种方案，并教你如何直接读取本地硬盘上的大量图片。 方案一：快速启动（适合个人测试） 如果你只是想快速体验一下，或者标注的数据量很小（几百张图片），直接使用 Docker 命令行启动是最简单的方式。 1. 启动命令 确保你已安装 Docker，然后在终端运行： docker run -it -p 8080:8080 \ -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data \ heartexlabs/label-studio:latest 2. 参数解析…