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Python图像标注工具,兼容PASCAL VOC和YOLO格式

一款用Python编写的开源图像标注工具,适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式,可在Linux、macOS、Windows等平台上运行,并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注,支持预定义类、热键操作和Docker部署,是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。

Image Describer - 全能AI图像分析与描述助手
AI图像描述AI工具关键词提取图像分析数据图表解析自然语言处理
Image Describer是一款功能丰富的AI图像分析工具,提供详细图片描述、情感洞察和数据图表分析。支持生成图像描述、AI图像生成提示词、提取图像元素和翻译图片文本等多项功能。适用于艺术家、设计师、研究人员及普通用户,帮助提升创作灵感和工作效率。网站支持多语言、暗黑模式和用户分享,为用户带来全面、便捷的图像分析体验。
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。
TensorRT-YOLO - 为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案
CUDAGithubTensorRT-YOLOYOLO开源项目推理加速目标检测
此项目基于TensorRT,为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案,支持YOLOv3至YOLOv10及PP-YOLOE系列。集成EfficientNMS插件及CUDA技术,有效提升推理效率。支持C++和Python,包含CLI快速导出和推理功能,并提供Docker一键部署。推荐CUDA 11.6及以上版本和TensorRT 8.6及以上版本。
IOPaint - AI图像处理工具,支持修复和扩展画面
AI绘图GithubIOPaint图像处理开源开源项目插件热门
IOPaint是一款基于最新AI模型技术,提供免费且开源的图像修复与扩展工具。该项目支持多种AI模型,如Erase模型和Diffusion模型等,助力用户轻松移除图片中不想要的对象或缺陷。全面支持CPU、GPU以及苹果硅片,并提供丰富的插件,满足各种图片处理需求。用户可通过简易的Web界面操作,编辑和批处理图片,体验逼真的图像处理效果。
inbac - 交互式批量图像裁剪工具
GithubPython工具inbac图片裁剪开源项目批量处理
inbac是一款开源的交互式批量图像裁剪工具,专为高效处理大量图片而开发。该工具提供简洁的界面,支持自定义裁剪比例、调整图像尺寸和旋转功能。通过简单的键鼠操作,可快速完成大批量图片的裁剪任务。inbac支持命令行操作,可设置输入输出目录、图像格式和质量,并提供多种快捷键以优化操作流程。适用于需要处理海量图片的场景,能显著提高图像处理效率。
Image to Caption Tool - AI驱动的图片说明生成工具提升视觉内容效果
AI工具图像描述生成效率提升社交媒体自动化
Image to Caption Tool是一款基于AI技术的图片说明生成工具。通过快速上传或拍摄图片,用户可在几秒钟内获得合适的说明文案,适用于社交媒体发帖和内容创作等场景。该工具提供多种定价方案,满足不同用户需求,有效提升视觉内容的表现力和吸引力。
awesome-ai-tools - AI工具列表集,涵盖多个方面
AI工具AI绘图Github人工智能图像生成开源项目艺术生成
获取全面的AI工具列表,涵盖图片生成、写作、编程、商务、视频编辑、设计、文本与语音、聊天机器人、研究与教育、头像生成、音频处理、团队协作、社交媒体、娱乐、SEO与搜索、职业发展、学习笔记、音乐、电子邮件、问答、儿童故事、创意构思、电子商务、游戏、家居、建筑、绘画及金融等多个领域。无论是个人创作还是团队合作,总有适合的AI工具满足需求。探索更多可能性!
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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