labelme

Python图像标注工具，支持多种格式导出

Labelme 图像标注 Python 实例分割语义分割 Github 开源项目

Labelme是一个Python图像标注工具，使用Qt构建界面，支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注，适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能，并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台，安装简单，资源丰富，易于使用。

make-sense - 免费跨平台图片标注工具，简化深度学习数据集准备，支持多种格式导出

GithubTensorFlow.jsmakesense.ai开源项目深度学习照片标注计算机视觉

makesense.ai是一个免费且跨平台的在线图片标注工具，无需复杂安装，特别适合小型计算机视觉深度学习项目。支持多种标签格式导出，如CSV、YOLO、VOC XML等，并集成先进的AI模型如YOLOv5、SSD等，以自动化标注过程。项目基于TypeScript和React/Redux构建，提供详细的文档及本地和Docker部署指引。

MONAILabel - 智能医学影像标注与AI模型训练开源工具

AI模型GithubMONAI Label交互式标注医学影像标注开源工具开源项目

MONAI Label是一个开源的智能医学影像标注和AI模型训练工具，通过服务器-客户端系统实现AI辅助的交互式医学影像标注。支持放射学、病理学和内窥镜视频等多种医学影像类型，集成了分割、检测等先进深度学习模型。兼容3D Slicer、OHIF等主流医学影像查看器，旨在提高研究人员和临床医生创建标注数据集和训练AI模型的效率。

kitti360LabelTool - KITTI-360数据集标注工具

GithubKITTI-360WebGL开源项目数据集标注工具计算机视觉

KITTI-360 Annotation Tool是一个开源的Web应用框架，用于标注KITTI-360数据集。该工具基于Python和JavaScript开发，结合cherrypy和WebGL技术，提供了直观的用户界面。它支持多用户协作、任务分配和权限管理，有助于提高标注效率和准确性。研究人员可以使用此工具查看、编辑和提交标注结果，为城市场景理解研究提供数据支持。

autolabel - 利用大语言模型自动标注、清洗和丰富文本数据集的Python库

AutolabelGithubLLMPython库Refuel开源项目数据标注

Autolabel是一个Python库，利用大语言模型（LLM）自动标注、清洗和丰富文本数据集。它大幅减少手动标注的时间和成本，同时提供高准确率的标注结果。该库支持多种NLP任务，如分类、问答、命名实体识别等，兼容OpenAI、Anthropic、HuggingFace等多家提供商的LLM。Autolabel还提供信心估算、结果解释、缓存和状态管理功能，并支持使用Refuel托管的开源LLM进行标注。用户可根据具体任务配置标注指南，并通过简单的三步流程完成数据标注。

myvision - 免费在线图像标注工具

COCO-SSDGithubMyVision图像注释工具开源项目数据集机器学习

MyVision是一款免费在线图像标注工具，旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象，保障数据隐私。无需任何设置，只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程，并支持英文和中文。

label-studio-ml-backend - Label Studio ML Backend 增强数据标注自动化的开源工具

DockerGithubLabel Studio开源项目机器学习后端模型训练预测

Label Studio ML Backend是一个开源SDK,用于将机器学习代码转换为Web服务器。它可与Label Studio实例集成,实现数据标注自动化。支持文本分类、命名实体识别和对象检测等多种模型。具备预标注、交互式标注和模型训练功能。开发者能够自定义ML后端,实现特定的推理逻辑。这个SDK简化了机器学习模型与Label Studio的整合过程,有效提升了数据标注效率。

label-studio-frontend - React数据标注前端库满足多场景需求

GithubLabel StudioReact前端库开源工具开源项目数据标注

Label Studio Frontend是基于React开发的开源数据标注前端库。作为NPM包可集成到应用中，支持图像、音频、文本等多种标注类型。该库提供灵活的配置选项和丰富的界面控件，允许开发者根据具体需求进行定制。适用于构建各类数据标注系统，为机器学习和人工智能项目提供标注支持。

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。

distilabel - AI数据合成与反馈框架

AI反馈DistilabelGithub开源社区开源项目数据合成高质量数据

Distilabel是专为AI工程师设计的开源框架，用于数据合成和反馈。该框架提供高质量输出、数据所有权和高效性，适用于预测和生成模型。通过提升数据质量和整合多种LLM反馈，Distilabel提高AI输出质量。支持与最新研究的整合，确保灵活性、可扩展性和容错能力。欢迎加入开源社区，参与数据集和模型的构建，享受社区资源和支持。

menpo - 图像与网格数据的导入、操作和可视化工具

GithubMenpoPython开源项目数据处理机器学习计算机视觉

Menpo项目提供了一套Python库，简化图像和网格数据的导入、操作和可视化。作为机器学习和计算机视觉常用工具，Menpo支持标注数据的操作，使图像遮罩、裁切和对齐等任务变得简单。支持多个Python版本，建议使用conda安装，以解决复杂的依赖问题。Menpo还包含menpofit、menpo3d和menpodetect等附加库，以扩展功能。用户可以通过Jupyter Notebooks学习并在线浏览示例笔记本。

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