【免费下载】 Xtreme1 开源项目安装与使用教程

1. 项目介绍

Xtreme1 是一个多模态数据标注和注释平台，专为多模态数据训练而设计。它支持 3D LiDAR 点云、图像和大型语言模型（LLM）的数据标注。Xtreme1 提供了一个集成的平台，用于数据标注、数据管理、质量监控和模型结果可视化，适用于计算机视觉和大型语言模型的训练。

2. 项目快速启动

2.1 安装前提条件

操作系统要求

• 任何操作系统都可以通过 Docker Compose 安装 Xtreme1 平台。
• 在 Linux 服务器上，您可以安装带有 Docker Compose 插件的 Docker Engine。

硬件要求

• CPU: AMD64 或 ARM64
• RAM: 2GB 或更高
• 硬盘: 10GB+ 可用磁盘空间（取决于数据大小）

软件要求

• 对于 Mac、Windows 和 Linux 桌面版，Docker Desktop: 4.1 或更新版本
• 对于 Linux 服务器，Docker Engine: 20.10 或更新版本，Docker Compose 插件: 2.0 或更新版本（内置）

2.2 安装步骤

2.2.1 下载包

wget https://github.com/xtreme1-io/xtreme1/releases/download/v0.9.1/xtreme1-v0.9.1.zip
unzip -d xtreme1-v0.9.1 xtreme1-v0.9.1.zip

2.2.2 启动服务

cd xtreme1-v0.9.1
docker compose up

2.2.3 访问平台

• 在浏览器中访问 http://localhost:8190（推荐使用 Google Chrome）。
• 如果需要从其他机器访问，可以将 localhost 替换为 IP 地址。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 图像标注

• 使用 Xtreme1 进行图像的边界框和分割标注，支持 YOLOR 和 RITM 模型。

3.2 LiDAR-相机融合标注

• 支持 OpenPCDet 和 AB3DMOT 模型，用于 3D LiDAR 和 2D/3D 传感器融合数据集的标注。

3.3 大型语言模型（LLM）标注

• 提供 RLHF（人类反馈强化学习）工具，用于大型语言模型的标注（beta 版本）。

4. 典型生态项目

4.1 图像对象检测

• 使用 yolor 进行图像对象检测服务的部署。

4.2 图像向量可视化

• 提供与 Xtreme1 平台相关的算法源代码，用于图像向量可视化。

通过以上步骤，您可以快速启动并使用 Xtreme1 平台进行多模态数据标注和注释。