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

DeepDataSpace 数据可视化数据标注模型分析开源数据集工具 Github 开源项目

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。

label-studio - 多功能开源数据标注工具，支持多种数据类型及模型集成

Docker安装GithubLabel Studio多用户标注开源数据标注开源项目机器学习模型

Label Studio 是开源的数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型。用户通过直观的 UI 进行数据标注，并导出多种模型格式。它还提供多用户标注、项目管理、机器学习模型集成及定制化标签格式功能，适用于高精度机器学习模型的构建和优化。

VisualDL - 参数实时追踪与多模型可视化分析工具

GithubPaddlePaddleVisualDL开源项目数据分析模型可视化训练过程

VisualDL，一款集成于PaddlePaddle的高效可视化分析工具，能够展现训练参数、模型结构与数据样本的动态图表。完美支持Python，通过实时数据追踪、多实验视图对比等功能，助力开发者清晰直观地优化和提升模型表现。

argilla - AI数据集管理与优化工具

AI工程师ArgillaGithub开源项目数据质量数据集模型优化

Argilla是一款为AI工程师和领域专家设计的数据集管理工具，旨在通过高效的数据管理和标注流程提升AI项目的数据质量和模型效果。Argilla支持文本分类、命名实体识别和多模态模型等多种AI项目的数据收集和反馈，帮助用户快速迭代和优化数据与模型。该工具提供开源社区支持，用户可以参与并共享开源数据集和模型。通过与Hugging Face Spaces的集成，用户可以轻松部署和使用Argilla，提高AI项目的整体效率和质量。

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。

DataSphereStudio - 全流程数据应用开发管理门户

DataSphere StudioGithub工作流开源项目微众银行数据应用开发集成框架

DataSphere Studio是一个集成多种数据应用工具的开发管理门户。支持数据导入、清洗、分析、挖掘到可视化的全流程开发。采用插件化框架设计和Linkis计算中间件，可整合各类数据应用系统，简化开发流程。具备高并发、高可用、多租户隔离等特性，提供全面的数据应用开发生命周期管理。

3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱

3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉

3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱，专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能，实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用，3D-BAT支持在线访问和跨平台使用，并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。

vision - TorchVision 计算机视觉库提供数据集模型和图像处理功能

GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉

TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。

xtreme1 - 开源多模态训练数据平台，专注于数据标注、管理和本体管理，支持计算机视觉和大模型项目

AI驱动工具GithubXtreme1多模式训练数据开源项目数据标注计算机视觉

Xtreme1是一款开源多模态训练数据平台，专注于数据标注、管理和本体管理，支持计算机视觉和大模型项目。凭借AI驱动工具，高效进行2D/3D物体检测、分割及LiDAR-摄像头融合，提升效率。平台具有强大的数据管理和质量监控功能，并提供模型结果可视化，辅助模型评估。Xtreme1云端版本长期免费，安装方便，兼容多种操作系统和硬件。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境

DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境

ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard，便于快速部署并适用于本地机器学习开发，具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问，兼容Mac、Linux和Windows平台。

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