AnyLabeling —— AI 自动标注工具
AnyLabeling 是一款自动标注工具,可以使用 YOLOv5,YOLOv8,Segment Anything,或者自定义模型进行标注。
- 多边形、矩形、圆形、直线和点的图像注释。
- 使用 YOLOv5 YOLOv8和Segment Anything自动标注。
- 文本检测、识别和 KIE(关键信息提取)标签。
- 提供多种语言:英语、越南语、中文。
安装命令
conda create -n anylabeling python=3.8 conda activate anylabeling
pip install anylabeling # pip install anylabeling-gpu # 如果CUDA环境搭建好,可以选择GPU版
使用命令
anylabeling

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每日一博 | 云原生背景下如何配置 JVM 内存
背景 前段时间业务研发反馈说是他的应用内存使用率很高,导致频繁的重启,让我排查下是怎么回事; 在这之前我也没怎么在意过这个问题,正好这次排查分析的过程做一个记录。 首先我查看了监控面板里的 Pod 监控: 发现确实是快满了,而此时去查看应用的 JVM 占用情况却只有30%左右;说明并不是应用内存满了导致 JVM 的 OOM,而是 Pod 的内存满了,导致 Pod 的内存溢出,从而被 k8s 杀掉了。 而 k8s 为了维持应用的副本数量就得重启一个 Pod,所以看起来就是应用运行一段时间后就被重启。 而这个应用配置的是 JVM 8G,容器申请的内存是16G,所以 Pod 的内存占用看起来也就 50% 左右。 容器的原理 在解决这个问题之前还是先简单了解下容器的运行原理,因为在 k8s 中所有的应用都是运行在容器中的,而容器本质上也是运行在宿主机上的一个个经常而已。 但我们使用 Docker 的时候会感觉每个容器启动的应用之间互不干扰,从文件系统、网络、CPU、内存这些都能完全隔离开来,就像两个运行在不同的服务器中的应用。 其实这一点也不是啥黑科技,Linux 早就支持 2.6.x 的版本...
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