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如何克服大规模图像数据集标注时的性能瓶颈？

2025-08-20

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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

本答案来源于文章《Annot8：快速标注图像以训练AI模型》

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