Label Studio中修改矩形标注默认尺寸的技术方案
2025-05-09 17:21:48作者:温玫谨Lighthearted
在图像标注工具Label Studio的实际使用中,开发者经常需要根据特定标注需求调整默认的标注元素参数。本文针对矩形标注场景,详细介绍如何修改默认生成的矩形尺寸,以提升高频小目标标注的工作效率。
核心实现原理
Label Studio的前端标注工具通过React组件实现图形绘制功能,其中基础图形参数存储在Base.jsx组件文件中。该文件定义了两个关键常量:
- MIN_SIZE:设置图形最小可绘制尺寸
- DEFAULT_DIMENSIONS:包含各类图形的默认尺寸参数
对于矩形元素,系统默认使用30x30像素的尺寸,这在处理微小目标时会导致频繁的手动调整,影响标注效率。
具体修改步骤
-
定位配置文件
进入项目目录下的web/libs/editor/src/tools路径,找到Base.jsx文件 -
调整矩形参数
在文件头部找到DEFAULT_DIMENSIONS常量定义,修改rect对象的width和height属性值。例如:rect: { width: 10, height: 10 } -
重建前端资源
执行项目构建命令重新编译前端资源,使修改生效
工程实践建议
-
版本控制策略
建议将修改后的Base.jsx文件单独保存为补丁文件,便于后续版本升级时重新应用 -
环境隔离方案
对于生产环境,推荐通过Docker构建自定义镜像,确保配置修改的持久化 -
备选效率方案
对于临时性需求,可使用系统的复制粘贴功能(Ctrl+C/V)快速复用已调整好的矩形标注
注意事项
修改默认参数可能影响以下方面:
- 历史项目的标注显示效果
- 与其他标注人员的协作一致性
- 后续版本升级的兼容性
建议在修改前进行完整的测试验证,特别是涉及多人协作的场景。对于长期项目,更推荐通过Label Studio的配置模板功能实现尺寸预设,而非直接修改源代码。
通过本文介绍的方法,用户可以显著提升特定场景下的标注效率,特别是在处理微小目标或需要批量标注的场景中效果尤为明显。实际应用中可根据具体需求灵活调整参数值,找到最优的标注尺寸平衡点。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255