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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-18 · 当前星标 ★ 546
使用教程
环境要求
- Python 3.8+
- Supervisely 账号（可选）
安装与启动步骤
-
1装 SDK
Python 侧一条命令，装完能连平台或纯本地用。
pip install supervisely -
2拿 token 连工作区
平台侧要一个 API token，纯本地模式可以跳过。
-
3传一小批标注数据
先用几十张图验证上传和类别映射。
-
4跑一个预标注模型
用现成模型先标一遍，再人工修正，比从零标快得多。
-
5把结果拉回本地
SDK 能把标注导成通用格式，别锁在平台里。
如何确认成功
上传 30 张图并用预标注模型跑一遍，导出的标注文件能在本地用常见格式打开且类别标签对得上
注意事项
- 它是计算机视觉的数据平台加 SDK，不是单纯的一个模型。
- 强项在标注协作与预标注流程，纯推理能力一般。
- SDK 与平台版本有耦合，升级前先看发布说明。
- 数据导出格式支持较全，做数据迁移时比自建脚本省事。
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
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