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。

ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库

GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉

ImageAI是一款开源的Python库，帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练，提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息，请参阅项目文档和指南。

MarkLLM - 支持多种算法和可视化功能的LLM水印开源工具包

GithubMarkLLMPython包大语言模型开源工具包开源项目水印技术

MarkLLM是一个开源工具包，致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台，支持九种不同的水印算法，还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块，便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。

simple-ocr-opencv - 基于OpenCV和NumPy的轻量级Python OCR工具

GithubOCROpenCVPython图像识别开源项目机器学习

simple-ocr-opencv是一个基于OpenCV和NumPy的Python OCR工具。它采用矩形模型进行图像分割，使用k-NN算法实现字符分类。项目结构清晰，包含示例代码，支持自定义训练，并提供预标注训练图像和交互式标注功能。开发者可通过example.py快速上手。这个开源项目遵循GNU AGPLv3许可证，适合需要实现基础OCR功能的开发者使用。

joytag - 多标签AI图像标记模型支持5000+标签

AI视觉模型GithubJoyTagViT架构图像标签多标签分类开源项目

JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型，专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系，支持5000多个标签，适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578，能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。

lab2d - 高效灵活的2D网格环境创建工具，专为机器学习研究设计

DeepMind Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界

DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界，兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互，提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台，可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。

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。

ai-assisted-annotation-client - NVIDIA AI辅助医学影像标注客户端

AI辅助标注GithubNVIDIA医学影像客户端API开源项目跨平台

NVIDIA AI辅助标注客户端是一个跨平台的C++/Python API项目,用于与AI辅助标注服务器通信。支持Linux、macOS和Windows,提供MITK和3D Slicer插件。采用客户端-服务器架构,可集成到医学影像应用中,实现3D DEXTR、分割和多边形修复等功能,提升医学影像标注效率。

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。

imageio - 多功能Python图像处理库

GithubImageioPython库图像处理多格式支持开源项目跨平台

imageio是一个多功能Python图像处理库，支持读写295多种格式的图像数据，包括动画、视频和科学格式。该库跨平台兼容Python 3.8+，依赖少，易于安装使用。它提供简洁的API接口、标准化元数据处理和高级选项，适用于各种复杂图像处理任务。

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。

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