AI标注工具的背景

在AI模型训练的数据 pipeline 中，高质量的标注数据已成为新的“瓶颈”。传统的纯人工标注方式效率低下且难以规模化。为此，VisioFirm这类前沿的AI辅助标注平台，正通过集成最前沿的计算机视觉模型来破解这一难题。其技术核心通常包含一个强大的基础模型，例如基于SAM（Segment Anything Model） 的零样本分割引擎，能够根据用户的简单点击，瞬间勾勒出任何目标的精准像素级掩码。

VisioFirm是什么？

VisioFirm是一款开源的、由人工智能驱动的图像标注工具，其核心使命是加速计算机视觉任务的数据准备工作。它全面支持图像分类、目标检测、定向边界框、图像分割以及视频标注等多种任务。该工具在设计上追求速度与简洁，其强大之处在于深度集成了多种顶尖的AI模型，为用户提供半自动化的预标注功能。这意味着标注者无需从零开始，而是可以将精力集中在优化和修正AI生成的初始结果上，从而极大地提升效率。无论您是在为YOLO、SAM还是自定义模型准备数据集，VisioFirm都能通过其直观的Web界面和强大的后端，显著优化您的工作流程。
VisioFirm的核心优势与功能具体包括：

• AI驱动的预标注：工具内直接集成了YOLO、SAM2和Grounding DINO等先进模型，能够自动检测并分割图像中的目标。这一功能可以节省高达80%的手动标注工作量。
• 多任务统一支持：在一个工具内即可完成分类、普通边界框、定向边界框、多边形分割乃至视频标注，无需在不同平台间切换。
• 基于浏览器的精准编辑：提供交互式画布进行精确调整，并利用SAM模型在浏览器中实现实时的智能分割，响应迅速。
• 离线友好与本地化：标注模型可自动下载或预载以供离线使用，项目数据存储在本地SQLite数据库中，保障了数据隐私与使用的灵活性。
• 高度可扩展与开源：您可以方便地接入自己训练的Ultralytics格式模型，或将其集成到更大的流程中。其开源特性也欢迎社区共同贡献。
• SAM2与WebGPU加速：特别集成了SAM2模型并利用WebGPU技术，实现了极速的实例标注绘制、 worker负载转移和自动标注，带来更快的计算体验。

部署流程

创建独立虚拟环境

conda create -n visiofirm python=3.10 -y
conda activate visiofirm

下载相关包

pip install -U visiofirm

在虚拟环境终端运行启动

visiofirm

成功启动网页后会自动打开网页

第一次登陆进行账号注册和密码设置

点击右上角创建项目
Class Names：这里就是定义你要标注的类别，可以手动输入，或者直接点击下方提供的 COCO 类别按钮来添加。用逗号，分号，或者点分开，注意要是英文字符

第二页选择任务目标

• Bounding Box
  • 标准矩形框（axis-aligned）目标检测。
  • 适合常见检测任务。
• Oriented Bounding Box
  • 可旋转的矩形框。
  • 用于遥感、无人机等场景（比如斜拍的车辆、建筑）。
• Segmentation
  • 多边形或掩膜分割。
  • 适合你提到的「测试分割（seg）」任务，尤其是和 SAM2 搭配使用时。
    
    随后上传图像即可
    
    可以在首页看到我们创建好的项目，点击进去选择图片即可开始标注
    
    点击右侧魔法棒，点击左侧目标即可自动提取目标的轮廓，而不需要手动进行掩膜的边界提取，能够极大程度提高我们标注的速度
    右侧置信度提高主要是用于Grounding-DINO系列的语义分割，也可以调高来进行多边形置信度提高，获取更大面积而非更细节的多边形轮廓

目标检测自动标注

VisioFirm对于目标检测支持Grouding-DINO进行零样本泛化，对于类别进行语义理解以及识别标注给出标注结果。也支持选择加载训练过的YOLO模型，根据模型推理结果进行结果的预标注再进行人工调整

• Zero-shot Detection (Grounding DINO) → 用于 少见类 / 自定义类，支持文字提示，泛化能力强，但速度慢。
• Ultralytics Model (YOLO 系列) → 用于 常见类 / 你自己训练过的类，推理快，精度高。
  
  选择第二个目标检测类型，在类别设置的时候我选择了fire truck消防车作为我想要识别的类型
  
  点击预标注即可进行推理，如图是根据语义理解得到的预标注消防车的检测结果，可以进行手动调整，或者是增加类别，同时识别多个检测目标，再人工进行调整和校对即可。

小结

简而言之，VisioFirm的核心价值在于发起了一场数据标注的“效率革命”。它巧妙利用AI完成标注中耗时最长的初稿工作，让人类专家专注于质量把关与难点处理。这种“AI打底，人工精修”的人机协同模式，使其成为任何需要处理图像数据的研究者与工程师不可或缺的效率利器。
官方的github连接如下
https://github.com/OschAI/VisioFirm