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UltimateLabeling

集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具

UltimateLabeling视频标注YOLOOpenPifPafPyQt5Github开源项目

UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具，使用PyQt5开发，集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪，以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。

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介绍相关项目
BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具，简化深度学习训练数据准备过程
BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习
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LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。
Unitlab - 智能高效的计算机视觉数据标注解决方案
AI助手AI工具团队协作性能分析数据标注平台计算机视觉
Unitlab为计算机视觉项目提供智能数据标注解决方案。平台集成自动标注工具，显著提升标注效率，并通过协作功能确保标注质量。支持多种标注类型，包含性能分析、版本控制等功能，同时提供CLI/SDK工具和工作区管理。Unitlab致力于优化标注效率，提高数据质量，并降低成本，为计算机视觉项目提供全方位支持。
Rectlabel-support - 图像标注工具，支持自动化标注和多格式导出
GithubRectLabel图像标注导出格式开源项目文本识别自动标注
RectLabel 是一款图像标注工具，支持 Segment Anything 和 Core ML 模型的自动标注，能够识别文本、曲线、点线和骨架等。支持导出COCO、Labelme、CreateML、YOLO和DOTA格式，以及索引色和灰度掩码图像。通过自定义热键和快捷设置，提高标注效率，满足不同图像处理需求。
label-studio - 多功能开源数据标注工具，支持多种数据类型及模型集成
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Label Studio 是开源的数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型。用户通过直观的 UI 进行数据标注，并导出多种模型格式。它还提供多用户标注、项目管理、机器学习模型集成及定制化标签格式功能，适用于高精度机器学习模型的构建和优化。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。
taggui - 高效智能的AI图像数据集标注应用
AI模型GithubTagGUI图像标签开源项目数据集创建自动生成标签
TagGUI是一款跨平台桌面应用，专为AI模型数据集制作而设计。该工具提供快速标记、标签自动完成和Stable Diffusion令牌计数等功能。支持CogVLM、LLaVA等模型的自动描述生成，并具备批量标签操作和高级图像过滤能力。TagGUI简化了图像标注流程，提高了AI数据集准备的效率。
LabelConvert - 数据集格式转换工具，目标检测与图像分割领域的多功能助手
GithubLabelConvert图像分割开源工具开源项目数据集格式转换目标检测
LabelConvert是一个专注于目标检测和图像分割领域的数据集格式转换工具。它支持labelme、labelImg、YOLO、PubLayNet和COCO等主流格式之间的相互转换，简化了数据预处理流程。该工具兼容Linux、Windows和Mac平台，支持Python 3.6及以上版本，为计算机视觉研究和开发提供了高效的数据处理解决方案。
yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用
GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉
该项目基于YOLOv8和Streamlit开发，提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源，以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数，查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成，适合学习和演示目的。
pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架
GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉
PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。
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