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。

diffgram - AI数据存储与管理解决方案，涵盖多种数据类型与人类监督

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提供多种数据类型的人类监督功能和AI数据存储解决方案。支持图像、视频、文本和3D数据的高效管理和标注，用户可自行掌控本地数据。适用于从数据标签到AI应用工作流管理的多种商业和研究场景。

super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署

GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型

Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。

dataease - 开源数据可视化工具助力业务洞察与优化

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DataEase是一款开源数据可视化分析工具，支持多种数据源连接和拖拽式图表制作。该工具集成AI助手功能，实现自然语言数据交互。特点包括易用性高、场景适应广泛和安全数据共享。DataEase适用于各类数据库、仓库及API数据源，有助于快速数据分析和业务决策优化。

BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具，简化深度学习训练数据准备过程

BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习

一款无需复杂配置的图像数据标注工具，专注于边界框标注，支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署，兼容Yolov4和TensorFlow训练平台，并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程，提升数据标注效率和质量。

Custom Vision - 云端视觉AI平台提供智能图像标记和分类服务

AI工具API调用Custom Vision图像标记模型训练计算机视觉

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。

overeasy - 无数据集需求的定制视觉模型构建

GithubOvereasy分割图像处理开源项目计算机视觉零样本视觉模型

Overeasy允许无大规模数据集，通过链式预训练零样本视觉模型实现高效图像处理。利用专用工具和工作流，用户可定制端到端管道，支持边框检测及分类。功能涵盖执行图和检测，安装简便，文档详尽，并提供Colab示例。

geospatial-data-catalogs - 地理空间数据集目录汇总工具

GithubSTAC云计算平台地理空间数据开放数据开源项目数据目录

本项目整合了主流云平台的地理空间数据目录，支持CSV和JSON格式输出，方便开发者快速检索和使用数据。通过每日更新和提供相关资源链接，确保用户能够获取最新、最全面的地理空间数据信息。

fiftyone - 高效的数据集构建与计算机视觉模型工具

FiftyOneGithub开源项目数据集机器学习模型评估计算机视觉

FiftyOne 是一款提升机器学习工作流的开源工具，通过可视化数据集和解读模型结果来提高效率。用户可用它处理复杂标签、评估模型、探索场景、识别错误模式和注释错误等。安装简便，可通过 pip 安装并运行示例代码快速上手。

DataSquirrel.ai - 面向非技术人员的自动化数据分析平台

AI工具AI辅助DataSquirrel商业智能数据分析数据可视化

DataSquirrel.ai为非技术背景的商业管理者提供智能数据分析服务。平台具备自动清理、分析和可视化数据功能，使用户快速获取商业洞察。无需编码技能，支持多种数据源，并提供自动化工作流程和定制报告。该平台注重易用性和安全性，适用于各行各业，旨在简化数据分析过程，提高决策效率。

Open3D-ML - Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务

3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割

Open3D-ML基于Open3D库，扩展了3D机器学习工具，支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道，兼容TensorFlow和PyTorch框架，易于集成到现有项目中。同时，提供数据可视化等通用功能，覆盖多种数据集和算法，提高3D数据处理效率和效果。

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