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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
yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具
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YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目，支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源，用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习，适合多种计算机视觉应用需求，是追求速度与精度的理想选择。
PhotoTag.ai - 智能图像识别与自动标签生成平台
AIAI工具图像识别工作效率照片标记自动标签
PhotoTag.ai是一款基于AI的图像识别工具，为照片和视频自动生成关键词、标题和描述。支持15种以上语言，适用于股票摄影、电商、社媒、博客和营销等多个领域。该平台通过智能标记技术，有效提高内容管理效率，减少手动操作时间。
Custom Vision - 云端视觉AI平台提供智能图像标记和分类服务
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Custom Vision是一个云端视觉AI平台，专注于图像分类和标记。该平台支持用户上传并标记图像，或为未标记图像快速添加标签。通过标记数据，Custom Vision能训练自定义计算机视觉模型。用户可评估模型效果，并使用REST API标记新图像。这个平台为创建和部署自定义视觉AI解决方案提供了便捷途径，适用于多种图像识别和分类场景。
Pix2Text - 开源Python工具，支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别
GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别
Pix2Text是一款免费开源的Python工具，主要功能与Mathpix类似，能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别，包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型，大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。
yoloair2 - 多模型集成的YOLO目标检测工具库
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YOLOAir2是一个基于PyTorch的YOLO系列算法工具库,集成了YOLOv7、YOLOv5等多种YOLO变体。它统一了模型代码框架和应用方式,支持用户自由组合backbone、neck和head模块,以构建定制化的目标检测网络。除目标检测外,该项目还整合了实例分割、图像分类等相关任务,为计算机视觉研究提供了便利的实验平台。
lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具
GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉
Lang-segment-anything是一个开源项目，结合实例分割和文本提示功能，用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型，实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割，并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。
ai-assisted-annotation-client - NVIDIA AI辅助医学影像标注客户端
AI辅助标注GithubNVIDIA医学影像客户端API开源项目跨平台
NVIDIA AI辅助标注客户端是一个跨平台的C++/Python API项目,用于与AI辅助标注服务器通信。支持Linux、macOS和Windows,提供MITK和3D Slicer插件。采用客户端-服务器架构,可集成到医学影像应用中,实现3D DEXTR、分割和多边形修复等功能,提升医学影像标注效率。
TextRecognitionDataGenerator - 多语言文本识别数据生成工具
GithubOCRTextRecognitionDataGenerator合成数据图像生成开源项目文本识别
TextRecognitionDataGenerator是一款开源的文本识别数据生成工具。支持多种语言如拉丁文、中文和日文等，可自定义字体、背景、文本扭曲和模糊效果。工具提供命令行界面和Python模块，便于集成到训练流程中。适用于OCR和文本识别模型的数据集制作，支持手写体文本生成功能。
Liner.ai - 无需编程快速创建和部署机器学习应用的工具
AI工具AI模型训练数据导入无代码开发机器学习模型部署
Liner.ai是一款免费的无需编程的机器学习工具，用户可轻松训练和部署模型。提供图像、文本、音频分类等多种项目模板，只需导入数据并一键训练，即可将模型导出至各种平台。工具经过优化，支持CPU训练，模型可用于移动设备。注重数据隐私，所有处理在本地完成。
visionscript - 抽象编程语言，用于快速执行计算机视觉任务
GithubPythonVisionScript图像分类对象检测开源项目计算机视觉
VisionScript是一个基于Python的编程语言，专门用于快速执行目标检测、分类和分割等常见计算机视觉任务。其简洁的语法允许用户通过少量代码完成复杂的视觉操作，并支持在交互式网络笔记本中运行。VisionScript兼容多个知名模型，包括CLIP、YOLOv8和BLIP，适合新手上手。无论是执行零样本分类，还是在照片中替换特定对象，VisionScript均能提供高效解决方案。
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