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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 To Caption - 智能图像字幕生成工具
AI图像描述生成器AI工具CaptionMasterInstagram图片上传社交媒体
Image To Caption是一款基于人工智能的图像字幕生成工具。该工具能为图片创作吸引眼球的字幕,有助于增加社交媒体曝光率。支持多种图片格式,使用简便,上传图片后选择语言和平台即可生成字幕。此外,平台还提供丰富的字幕示例和相关资源,可作为社交媒体营销辅助工具。
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。
LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构
COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率
LeYOLO是一种新型目标检测模型系列,通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头,大幅降低计算负载。在COCO验证集上,LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP,比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性,适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。
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。
Imagen - 文字生成图片的AI技术
AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型
Imagen,一种先进的AI图片生成工具,利用深度语言理解和极致的图像真实性,实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录,还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统,优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题,当前未开放源代码或公共演示版本。
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。
lvis-api - 大规模词汇实例分割API的便捷安装与功能
APIGithubLVIS图像标注大词汇实例分割开源项目数据集
LVIS API 提供读取和交互注释文件、可视化注释和评估结果的功能。该项目包含超过16.4万张图像和200万高质量实例分割掩码,并涵盖1200多个基础对象类别。支持在虚拟环境中通过pip安装。该API已在第2届联合COCO和LVIS工作坊的ECCV 2020大会上发布,适用于大规模词汇实例分割的研究和应用。
yolov10n - YOLOv10n:实时对象检测的创新技术
COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉
YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展,结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理,保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用,提供了快速的目标物体检测及识别功能,支持优化模型上传至相关平台,提升模型精度与效率。
raster-vision - 开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型
GithubPyTorchRaster Vision卫星图像开源项目深度学习计算机视觉
Raster Vision是一个开源的Python库和框架,用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割,后端采用PyTorch。作为低代码框架,它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道,并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。
VoTT - 开源图像与视频标注工具,兼容多种数据存储方式
GithubVoTT图像标注开源标注工具开源项目机器学习视频标注
VoTT是一个基于React和Redux的开源图像和视频标注工具,支持从本地或云存储导入数据,并将标注数据导出到不同的存储提供商。作为机器学习工作流中的工具,VoTT提供图像和视频帧的标签功能,采用现代开发框架TypeScript编写,并进行代码检查和单元测试。支持Azure Blob Storage、Bing Image Search等多种数据源,用户可通过浏览器使用Web版本。
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