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DLTA-AI

AI赋能的数据标注、追踪和注释工具

一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。

labelme - Python图像标注工具,支持多种格式导出
GithubLabelmePython图像标注实例分割开源项目语义分割
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。
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。
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
Docker安装GithubLabel Studio多用户标注开源数据标注开源项目机器学习模型
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。
DanTagGen-delta-rev2 - 开源二次元图像标签生成模型 支持多平台部署
DanTagGenGithubHuggingface人工智能图像标签生成开源项目机器学习模型深度学习
DanTagGen-delta-rev2是一款专注于动漫图像标签生成的开源工具。通过输入图像质量、评分和艺术家等参数,可快速生成相应标签,广泛应用于AI绘画和数据集标注。项目支持llama.cpp和HuggingFace Space等多种部署方式,并集成了SD-WebUI扩展和ComfyUI节点等实用工具。相比前代版本,新版本在标签多样性和稳定性方面有显著提升。
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。
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。
UltimateLabeling - 集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具
GithubOpenPifPafPyQt5UltimateLabelingYOLO开源项目视频标注
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。
lite.ai.toolkit - C++ AI模型工具包,包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等
GithubLite.Ai.ToolKit人脸识别分割开源项目抠图模型检测
一款轻量级的C++工具包,支持多种AI模型,包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等。依赖最小,仅需OpenCV和ONNXRuntime,兼容GPU和CPU设备,提供300多种C++实现和500多种预训练模型,易于使用和集成。
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