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Python图像标注工具，兼容PASCAL VOC和YOLO格式

Label StudioLabelImg数据标注工具图像注释PythonGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
autolabel - 利用大语言模型自动标注、清洗和丰富文本数据集的Python库
AutolabelGithubLLMPython库Refuel开源项目数据标注
Autolabel是一个Python库，利用大语言模型（LLM）自动标注、清洗和丰富文本数据集。它大幅减少手动标注的时间和成本，同时提供高准确率的标注结果。该库支持多种NLP任务，如分类、问答、命名实体识别等，兼容OpenAI、Anthropic、HuggingFace等多家提供商的LLM。Autolabel还提供信心估算、结果解释、缓存和状态管理功能，并支持使用Refuel托管的开源LLM进行标注。用户可根据具体任务配置标注指南，并通过简单的三步流程完成数据标注。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。
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。
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。
cvat - 交互式视频和图像标注工具，支持数据驱动的AI开发
AI自动标注CVATDockerGithub开源项目数据标注工具计算机视觉
CVAT是一个计算机视觉的交互式视频和图像标注工具，被全球数万用户和企业广泛使用。提供免费在线版和自托管解决方案，支持Roboflow和HuggingFace集成。支持多种标注格式，并通过自动标注功能加速标注过程。企业用户可享受高级功能和专业支持服务。
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。
JSON2YOLO - COCO到YOLO格式转换工具 提升目标检测效率
COCO2YOLOGithubUltralytics开源项目数据集转换机器学习目标检测
JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具，专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows，为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程，还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取，用户也可加入Discord社区交流。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
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。
ImageEditor.AI - AI驱动的图像编辑和生成工具
AI工具AI绘图ImageEditor.AI人工智能图像编辑在线工具
ImageEditor.AI是一个基于人工智能的图像编辑和创作工具。用户可以通过文字描述编辑现有图片或生成新图像。平台提供直观的界面和多样化的AI生成图片样例。这一工具适用于设计师、内容创作者以及需要快速获取高质量图像的用户。
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