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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。

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。
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。
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。
yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具
GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉
YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口,支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。
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。
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。
bbox-visualizer - 精确且简便的边界框绘制与标签工具
GithubMIT许可证Python包bbox-visualizer可视化开源项目边界框
bbox-visualizer是一款简便实用的软件包,帮助用户在无需复杂计算的情况下绘制物体的边界框及添加标签。该工具支持多种标签方式,包括顶部标签、内部标签、旗帜样标签以及不透明覆盖标签。用户可以通过Python轻松安装和使用。该软件还支持绘制多个边界框及添加多个标签,非常适合计算机视觉相关任务。遵循MIT开源许可证,用户可自由使用与二次开发。
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。
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。
labelbee - 专注标注体验的开源渲染和组件库
GithubLabelBee开源项目标注工具渲染库组件库
LabelBee是一个开源项目,专注于优化标注体验。它提供渲染库和组件库,支持快速搭建标注应用。LabelBee具有即拆即用和渲染分离的特点,开发者通过简单配置即可创建自定义标注工具。项目提供详细文档和快速Demo,便于上手使用。采用Apache 2.0许可证,适用于多种标注场景。
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