开源 VLM-AutoYOLO：全自动 YOLO 标注工具

开发者 Somnusochi 开源了 VLM-AutoYOLO 项目，这是一个利用视觉大模型实现全自动 YOLO 数据集标注的工具。该项目受英伟达最新发布的 LocateAnything 视觉大模型和 Meta 的 SAM2 抠图模型启发，在 AI 辅助下仅用 5 天时间开发完成。 其核心工作流分为三步：首先，通过输入文本（如“有划痕的零件”），由 LocateAnything 模型定位目标的大致位置；接着，将坐标传给 SAM2 模型进行精准边缘吸附，生成 Bounding Box 和 Mask；最后，一键导出为标准的 YOLOv8/v11 数据集格式。 为了保障数据隐私，该工具支持 100% 纯本地运行。针对普通开发机（如 MacBook Pro）运行 30 亿参数大模型的显存压力，后端基于 FastAPI 和 PyTorch 实现了严格的显存清理机制，为开发者提供了一种高效、低成本的本地化自动标注方案。