海量数据标注的性能优化策略
运用Annot8处理超大规模数据集时建议：
- 智能分批加载：按每批300-500张分割数据集，保持内存占用<4GB
- 资源调配技巧：在活动监视器中为Annot8分配高CPU优先级，关闭Spotlight索引服务
- 硬件适配方案：外接eGPU可提升4K图像的渲染速度，SSD存储能减少加载延迟
- 自动化预处理：先用ImageMagick批量调整图像为统一分辨率(建议1080p)
具体操作：
- 创建文件树按类别/批次组织数据
- 使用macOS的purge命令定期清空内存缓存
- 开启应用的性能模式(关闭动画效果)
- 考虑使用Mac Studio等专业设备
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAnnot8: Schnelle Beschriftung von Bildern für das Training von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Leistungsengpässe bei der Annotation großer Bilddatensätze überwinden?
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