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labelme

Python图像标注工具,支持多种格式导出

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。

matplotlib - Python数据可视化库 支持静态动画和交互式图表
GithubMatplotlibPython库图形绘制开源项目数据可视化
Matplotlib是一款综合性Python数据可视化库,支持创建静态、动画和交互式图表。该库适用于多种平台和环境,提供丰富的图表类型和自定义选项。Matplotlib可生成出版级别的可视化效果,广泛应用于科学计算、数据分析等领域。其强大功能和灵活性使其成为Python生态系统中备受欢迎的可视化工具。
DanTagGen-beta - AI图片标签生成器助力精准艺术创作
AI绘图DanTagGenGithubHuggingface开源项目数据集模型深度学习生成模型
DanTagGen-beta是一款基于LLaMA架构的AI标签生成器,专为Danbooru风格的AI艺术创作设计。通过5.3M数据集训练,该工具能够根据基础标签智能推荐相关标签,有效提升生成图像的质量和细节。DanTagGen-beta支持多种部署方式,包括llama.cpp和量化模型,为AI艺术创作者提供了高效的标签辅助工具。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具
GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉
XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。
img-prompt - 图像提示词编辑工具 简化AI绘图创作过程
AI绘图DALL·EGithubMidjourneyStable Diffusion开源项目提示词编辑器
IMGPrompt是一个面向Stable Diffusion、Midjourney和DALL·E等AI绘图工具的提示词编辑器。它具有简洁的界面,提供提示词标签化、互动编辑和分类展示功能,便于用户组合提示词。工具完全本地化运行,支持中文显示,无需依赖外部服务,有效提升了AI绘图创作的效率。
supervision - 可重复的计算机视觉工具
GithubSupervision图像标注开源项目数据集工具模型连接器计算机视觉
Supervision 是一个模型无关的计算机视觉工具包,支持分类、检测和分割模型的集成。用户可以加载数据集、可视化检测结果并进行区域统计。该工具包提供了丰富的注释和数据集处理功能,适用于零售和交通管理等领域。了解更多关于使用 Supervision 加速计算机视觉应用开发的信息。
grounded-segment-anything-colab - 图像分割与编辑工具 支持多种inpainting模型
AI视觉ColabGithubGrounded-Segment-Anythinginpainting图像分割开源项目
grounded-segment-anything-colab是一个基于IDEA-Research项目的图像处理工具,集成了图像分割和编辑功能。该工具支持多种inpainting模型,包括runwayml/stable-diffusion-inpainting和自定义16位模型。项目提供Colab教程,方便用户进行图像分割和编辑操作。此工具为图像处理提供了灵活高效的解决方案。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包
GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化
segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包,实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能,安装简便,文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
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