supervisely

用 Python 把 CV 标注和训练流程自动化跑起来

Supervisely SDK 是 Supervisely 计算机视觉平台的 Python 开发包,用于自动化、定制和扩展平台能力。它解决的是 CV 团队在数据标注、模型训练与部署之间反复手工操作、流程割裂的问题:通过 SDK 可以用代码调用平台 API,批量管理图像/视频数据集、创建和分配标注任务、上传下载标注结果、管理团队与项目,还能把自定义神经网络和训练流程接入平台。核心能力包括数据集与标注的编程式操作、标注工具与插件的扩展、模型训练与推理的集成,以及把平台当作后端来构建自己的 CV 流水线。对于需要规模化处理标注数据、把标注与训练串成自动流程的团队,它提供了比网页操作更可控的工程化入口。

开源 freemium 计算机视觉
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 545
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 freemium

项目数据

分类计算机视觉
开发团队supervisely
所属国家
定价模式freemium
价格说明平台提供免费社区版,企业版按需付费,定价信息待确认
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,deep-learning,neural-networks,python
GitHub 星标★ 545
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2018-07-09 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-18
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 提供完整 Python API,可批量管理数据集、标注任务和团队项目,适合脚本化流水线
  • 支持扩展平台功能,能接入自定义模型与训练流程,不局限于平台内置能力
  • 与 Supervisely 平台深度绑定,标注、训练、部署在同一套体系内衔接顺畅

不足之处

  • 强依赖 Supervisely 平台,脱离平台后 SDK 本身价值有限
  • 星标数较少,社区规模和第三方示例相对有限,遇到问题可参考的资料不多

适用场景

  • 批量上传图像数据集并自动创建标注任务分发给标注团队
  • 用脚本把标注结果导出并转换为训练所需格式,衔接模型训练
  • 在自有 CV 流水线中调用平台 API 管理项目、模型和推理服务

替代项目

label-studio、cvat、fiftyone

项目介绍

supervisely 是一个计算机视觉领域的开源项目,官方简介:Supervisely SDK for Python - convenient way to automate, customize and extend Supervisely Platform for your computer vision task。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 545 星标。

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