supervisely
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网站：https：//supervise.ly
主管生态系统：https：//ecosystem.supervise.ly
DEV文档：https：//developer.supervisely.com
python的SDK的源代码：https：//github.com/supervisely/supervisely
github上的主管生态系统：https：//github.com/supervisely-ecosystem
每个公司都希望确保其当前和未来的AI任务是可以解决的。
市场上大多数解决方案的主要问题是它们作为产品构建。这是一家公司开发的黑匣子，您实际上并没有影响。一旦您的要求超出了提供的基本功能，并且您想自定义体验，请添加与软件所有者开发计划不符或不会使其他客户受益的东西，您就无法运气。
这就是为什么主管是建立平台而不是产品的原因。
您可以将主管视为通过Web浏览器提供的操作系统，以帮助您解决计算机视觉任务。这个想法是在应用程序，工具，UI小部件和服务的单个生态系统中统一所有相关工具，以使AI开发过程尽可能流畅，快速。
更具体地，监管包括以下功能：
创建主管应用程序的简单性已经导致了数百个应用程序的开发，即准备在Web浏览器中单击以单击并完成工作。
标记您的数据，执行质量保证，检查数据的各个方面，轻松协作，训练并应用最新的神经网络，集成自定义模型，自动化常规任务等等 - 例如在真正的AppStore中，应该有一个应用程序。
主管为集成，自定义，开发和运行计算机视觉应用程序提供基础，以解决您的自定义任务 - 就像在OS中一样，例如Windows或MacOS。
集成，自定义和自动化级别不同：
主管具有丰富的HTTP REST API，基本上涵盖了每个动作，您可以手动执行。您可以使用任何编程语言和任何开发环境来扩展和自定义您的主管经验。
对于Python开发人员，我们建议使用我们的Python SDK，因为它可以包含所有API方法，并且可以通过内置错误处理，网络重新连接，响应验证，请求分页等节省很多时间。
没有比卷发更容易踢轮胎的方法。如果您使用的是替代客户端，请注意，您必须在请求中发送有效的标头。
例子：
curl -H " x-api-key: <your-token-here> " https://app.supervise.ly/public/api/v3/projects.list如您所见，URL从https://app.supervise.ly开始。它用于社区版。对于企业版，您必须使用自定义服务器地址。
Python的主管SDK是专门设计的，旨在加快开发，减少样板，并让您在几行Python代码中使用主管注释JSON格式进行任何操作，与平台进行通信，导入和导出数据，管理成员，管理成员，从模型上上传预测，等等。等等。等等。
看看与Python脚本中的平台通信的简单方式。
import supervisely as sly
# authenticate with your personal API token
api = sly . Api . from_env ()
# create project and dataset
project = api . project . create ( workspace_id = 123 , name = "demo project" )
dataset = api . dataset . create ( project . id , "dataset-01" )
# upload data
image_info = api . image . upload_path ( dataset . id , "img.png" , "/Users/max/img.png" )
api . annotation . upload_path ( image_info . id , "/Users/max/ann.json" )
# download data
img = api . image . download_np ( image_info . id )
ann = api . annotation . download_json ( image_info . id )创建Python应用程序以自动执行例程和重复性任务，在您的组织中共享它们，并提供一种简便的方法，将它们用于无需编码背景的最终用户。无头应用程序只是可以从上下文菜单运行的Python脚本。
它很简单，适用于最基本的任务和用例，例如：
交互式接口和可视化是构建和改进AI解决方案的关键：从自定义数据标签到模型培训。此类应用程序为在计算机视觉中的任何类型的任务，实施数据和模型的工作流程中的任何类型的任务都开放了机会，这些任务适合您组织的需求，甚至在其上为特定行业构建垂直解决方案。
这里有几个例子：
没有适合所有任务的单个标签工具。标签工具必须针对特定任务进行设计和自定义，以使作业有效地完成。可以将监管应用程序顺利集成到标签工具中，以提供惊人的用户体验（包括多租赁）和注释性能。
这里有几个例子：
主管发展以这五个原则为基础：
主管的开源SDK和应用程序框架很容易开始。这只是一个问题：
pip install supervisely
Python的主管SDK简单，直观，可以节省您的时间。减少样板并在几行代码中构建自定义集成。与Python的平台进行通信从未如此容易。
# authenticate with your personal API token
api = sly . Api . from_env ()
# create project and dataset
project = api . project . create ( workspace_id = 123 , name = "demo project" )
dataset = api . dataset . create ( project . id , "dataset-01" )
# upload data
image_info = api . image . upload_path ( dataset . id , "img.png" , "/Users/max/img.png" )
api . annotation . upload_path ( image_info . id , "/Users/max/ann.json" )
# download data
img = api . image . download_np ( image_info . id )
ann = api . annotation . download_json ( image_info . id )自定义是涵盖计算机视觉中所有任务的唯一方法。监管允许自定义从标记接口和上下文菜单到训练仪表板和推理界面的所有内容。查看我们的应用程序生态系统，以找到您的下一个ML工具的灵感和示例。
大多数Python程序都是基于“命令行”。尽管经验丰富的程序员对此没有问题，但其他技术人员和最终用户也是如此。这会产生数字鸿沟，即“ GUI GAP”。具有图形用户界面（GUI）的应用程序变得更加平易近人，易于使用。最后，如果没有GUI，就无法解决某些任务。
想象一下，如果所有ML工具和存储库都具有运行按钮的交互式GUI，那将是如何出色的
我们雄心勃勃的目标是使之成为可能。
数百个交互式UI小部件和组件已准备好为您准备。只需添加到您的程序并填充数据即可。 Python Devs不需要拥有任何前端经验，在我们的开发人员门户中，您会找到所需的指南，示例和教程。我们支持以下UI小部件：
主管团队在GitHub上公开提供了大多数应用程序。将它们用作未来应用程序的示例：叉，修改和复制 - 叠加代码段。
监管是由数据科学家为数据科学家制作的。我们试图降低障碍并建立友好的开发环境。特别是我们关心调试是最关键的步骤之一。
即使在复杂的方案中，就像开发集成到标签工具中的GUI应用程序一样，我们也可以简单 - 使用您喜欢的IDE中的断点来捕获回调，逐步浏览程序并查看无需页面重新加载的实时更新。那样简单！监管处理其他所有内容 - 网络销售，身份验证，redis，rabitmq，Postgres，...
观看下面的视频，我们如何调试标签接口内应用NN的应用程序。
主管团队制作的所有应用程序都是开源的。以它们为示例：在Github上查找，分叉并按照所需的方式修改它们。同时，客户和社区用户仍然可以开发私人应用程序来保护其知识产权。
Susterisely App是一个GIT存储库。只需提供指向您的git仓库的链接，主管就会处理其他所有内容。现在，您可以在应用程序前面按Run按钮，并在任何计算机上使用Suberisely Agent启动它。
用户在最新的稳定版本中运行您的应用程序，您可以并行开发和测试新功能 - 只需使用GIT版本和分支即可。即使新版本的应用程序有错误，请自动从git中自动提取更新，但请不要担心 - 用户可以单击“单击”中选择并运行上一个版本。
由于Sustissely App只是一个GIT存储库，因此我们支持来自世界上最受欢迎的托管平台的公共和私人存储库-Github和Gitlab。
Python的主管SDK为Python开发人员和数据科学家提供了建立任何复杂性的交互式GUI应用程序的最简单方法。 Python是用于开发主管应用程序的推荐语言，但不是唯一的应用程序。您可以使用任何您喜欢的语言或任何技术，任何Web服务器都可以在平台顶部部署。
例如，即使是Web的Visual Studio代码也可以作为应用程序运行（请参见下面的视频）。
除了您最喜欢的IDE在本地计算机或笔记本电脑上的共同开发方式外，云开发支持还将集成到主管中并很快发布，以加快开发，标准化开发环境以及初学者的较低障碍。
它将如何工作？只需将您的计算机连接到您的主管实例，然后运行IDE应用程序（Jupyterlab和Web Visual Studio代码）即可在一分钟内开始编码即可。我们将提供大量涵盖最受欢迎用例的模板应用程序。
监管帮助全世界的公司和研究人员在从自动驾驶和农业到医学的各个行业中建立其计算机视觉解决方案。加入我们的组织的社区版或请求企业版。
加入我们不断增长的主管社区，与超过65K+用户一起加入。
如果您有任何疑问，想法或反馈，请：
您的反馈？帮助我们很多，我们感谢
是否想帮助我们将计算机视觉研发提升到一个新的水平？我们鼓励您参加成千上万的研究人员的研发和加速
我们很乐意通过其他技术合作伙伴，研究人员，开发人员和增值转售商来扩展和增加监管生态系统的价值。
如果有的话，请随时与我们联系
让我们讨论共同努力的方式，特别是如果我们拥有共同利益，技术和客户。
如果您在研究中使用此项目，请使用以下Bibtex引用它：
@misc{ supervisely,
title = { Supervisely Computer Vision platform },
type = { Computer Vision Tools },
author = { Supervisely },
howpublished = { url{ https://supervisely.com } },
url = { https://supervisely.com },
journal = { Supervisely Ecosystem },
publisher = { Supervisely },
year = { 2023 },
month = { jul },
note = { visited on 2023-07-20 },
}
