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多格式标注数据转换工具 Label Studio Converter

数据导入 Github 开源项目 Label Studio 数据标注格式转换机器学习

Label Studio Converter是一款开源的标注数据转换工具,可将Label Studio的标注结果转换为JSON、CSV、CoNLL 2003、COCO、Pascal VOC XML等多种机器学习格式。此外,它还支持将YOLO格式的预标注数据导入Label Studio。通过命令行和Python API接口,Label Studio Converter简化了数据格式转换流程,有效连接了数据标注和模型训练环节。

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介绍相关项目

jupytext - Jupyter笔记本文本格式转换与协作工具

GithubJupyterJupytext开源项目文本格式版本控制笔记本

Jupytext将Jupyter笔记本转换为文本格式，如Python脚本或Markdown文件，便于版本控制和IDE编辑。它支持配对笔记本、命令行操作和多种编程语言，优化了数据科学工作流程。该工具简化了笔记本的协作过程，提高了团队效率。

DanTagGen-alpha - 高效艺术标签生成工具，支持多种模型格式

DanTagGenGithubHuggingface开源项目数据集标签生成器模型模型架构训练

DanTagGen-alpha是一款基于NanoLLaMA架构的艺术标签生成工具，拥有400M参数，支持通过llama.c和llama-cpp-python进行高效推理，并兼容FP16、量化8位和6位模型格式。该项目采用精细数据过滤和6至12亿标记训练策略，支持多种应用场景。开发中的Gradio UI和API为其他开发者提供了丰富的扩展机会。

video2dataset - 快速构建大规模视频数据集的开源工具

Githubvideo2dataset分布式处理开源项目数据预处理视频下载视频数据集

video2dataset是一个开源工具，用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统，可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成，适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。

yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具

GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉

YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口，支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。

OpenCC - 开源中文简繁转换系统支持多语言接口

GithubOpenCC中文转换多语言支持开源项目简繁转换

OpenCC是一个开源中文简繁转换系统，支持词汇级别转换、异体字转换和地区用词转换。该项目严格区分一简对多繁和一简对多异的情况，完全兼容异体字，并涵盖中国大陆、台湾、香港的用词习惯。OpenCC提供C++、Python、Node.js等多种编程语言接口和命令行工具，便于开发者和用户进行灵活的中文文本转换。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

Transkriptor - 多语种AI音频转文字和视频转录工具

AI工具AI转录Transkriptor协作功能多语言支持语音转文字

Transkriptor是一款AI驱动的音频转文字工具，支持100多种语言和多种文件格式。它提供高准确率的转录，文本编辑功能，多格式导出选项，以及AI辅助总结和团队协作功能。该工具可跨设备访问，适用于会议、采访和讲座等多种场景的转录需求。

label-sleuth - 无代码系统助力快速构建文本分类模型

GithubLabel Sleuth分类器构建开源项目文本标注无代码系统自然语言处理

Label Sleuth是一款开源的无代码文本标注与分类系统。该系统使领域专家无需依赖NLP专家即可快速创建定制NLP模型。通过直观的用户界面，系统指导用户标注数据并构建针对特定需求的模型。在用户标注示例的同时，机器学习模型在后台自动训练，对新示例进行预测，并为用户推荐下一步标注内容。Label Sleuth操作简单，无需机器学习知识，从任务定义到获得可用模型仅需数小时。

lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型

CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习

LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。

llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

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