CVHub

> RAM实测效果跟实际在RAM的demo中差异很大，这是转onnx导致的么？ 您好，RAM这个模型很早前整的，我记得差异应该不是很大吧？当然也有可能是我转换的方式不太对，具体的差异我没评测过，这边主要是提供一个模板给大家用，具体的性能或者速度等方面的提升还是建议根据自己的任务去做定制化的适配。 另外，我看官方好像还出了个 RAM++，改天抽空可以试试。

Hey there! @longchuanshu, just wanted to let you know that the issue with the gap has been addressed and fixed in commit #657.

> 我已确认该问题在issue中未被提出。如题，在anaconda虚拟环境中安装了x-anylabling，操作系统为Windows11,加载的自定义模型使用yolov5s,报错内容如下Error in predict_shapes: OpenCV(4.9.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4155: error: (-215:Assertion failed) inv_scale_x > 0 in function 'cv::resize' 您好，这边可以尝试使用常规图片测试下，如[assets](https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/tree/main/assets)，排除下是图片本身的问题。

> 这个是自定义模型的yaml文件type: yolov5 name: yolov5s-r20230520 display_name: EDS model_path: yolov5s.onnx nms_threshold: 0.45 confidence_threshold: 0.25 classes: > > * 1 > * 2 > * 3 > * 4 > > >...

> 你好， 之前使用的是Label-studio，想请问X-AnyLabeling是否支持如下类似的功能： > > * 软件本体安装于远程服务器 > * 可以多人同时线上在不同终端对同一project中的图片进行标注 您好，此功能暂不支持。

> > > 这个是自定义模型的yaml文件type: yolov5 name: yolov5s-r20230520 display_name: EDS model_path: yolov5s.onnx nms_threshold: 0.45 confidence_threshold: 0.25 classes: > > > > > > * 1 > > > * 2 >...

Thank you for sharing your solution. It will undoubtedly be beneficial for others facing similar issues.

> ### 我使用线条绘制，导出YOLO格式时，label 文档内容为空 >  > >  您好，目前支持导出的`shape_type`为`rectangle`、`polygon`和`rotation`.

Hi, @xcn700418: Thank you for reaching out. Now, let's look at the error message: ```bash AttributeError: 'int' object has no attribute 'replace'" ``` This error indicates that you're trying to...

Hello, I strongly recommend that you first write an inference script based on ORT to ensure everything is working properly before migrating to X-AnyLabeling.