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基于YOLOv7-Onnx的X-AnyLabeling自动标注模型

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简介：
本项目采用YOLOv7-Onnx框架开发了一个名为X-AnyLabeling的自动标注系统，专为提高图像识别与分类效率而设计。 X-AnyLabeling的yolov7-onnx自动标注模型文件和配置文件可以在GitHub项目CVHub520/X-AnyLabeling找到。

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  • 基于YOLOv7-Onnx的X-AnyLabeling自动标注模型
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    本项目采用YOLOv7-Onnx框架开发了一个名为X-AnyLabeling的自动标注系统，专为提高图像识别与分类效率而设计。 X-AnyLabeling的yolov7-onnx自动标注模型文件和配置文件可以在GitHub项目CVHub520/X-AnyLabeling找到。
     
  • 基于AnyLabeling的yolov5n-onnx自动标注模型
    优质
    本项目介绍了一种基于AnyLabeling平台开发的YOLOv5n-Onnx模型，专为图像中的目标检测与自动标注设计，显著提升了数据标注效率和准确性。 X-AnyLabeling的onnx自动标注模型文件和配置文件可以在GitHub上找到。该项目提供了用于自动化标注任务的相关资源。
     
  • 基于ONNX的AnyLabeling segment Anything 自动标注模型
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    基于ONNX的AnyLabeling Segment Anything自动标注模型是一款高效的图像标注工具，采用先进的Segment Anything模型与ONNX优化技术，实现快速、精准的自动化图像分割和标注。 X-AnyLabeling 的 ONNX 自动标注模型文件可以在 GitHub 上找到。该项目提供了一个用于自动标注的工具和相关资源。
     
  • X-AnyLabeling标注软件
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    X-AnyLabeling是一款高效、灵活的数据标注工具，专为机器学习项目设计，支持多种数据类型和注释方式，助力研究人员快速提升模型训练效率。 X-AnyLabeling是一款强大的数据标注软件，主要用于计算机视觉领域中的图像及视频数据处理。该工具提供直观的图形用户界面，使用户能够轻松快捷地进行数据标注工作。它可以应对多种类型的标注任务，包括但不限于目标检测、图像分割、关键点定位和场景分类等。 使用X-AnyLabeling时，用户可以导入需要标注的数据集，无论是图片还是视频片段都可以处理。通过在这些数据上添加标签来完成标注任务，标签的形式多样，既可以是文字描述也可以是图形（如矩形、圆形或多边形）或关键点标记。这些标签帮助机器学习模型识别图像或视频中的特定内容。 除了基本的标注功能外，X-AnyLabeling还提供多种高级特性：支持多标签分类和多人协作标注；具备版本控制及数据集管理等功能，并且允许用户根据需求自定义快捷键和插件扩展。通过这些特色功能，该工具显著提高了标注工作的效率与准确性。 在实际应用中，X-AnyLabeling不仅提升了标注的速度和质量，还确保了结果的一致性和可重复性——这对机器学习模型的训练至关重要。高质量的数据能够帮助模型更好地进行学习及泛化，在实践中展现更佳的表现力。 该工具的设计初衷是简化数据处理流程、提高工作效率并保证数据的质量，从而助力研究人员与工程师更快地开发出高性能的机器学习系统。随着人工智能技术的发展和对数据质量要求的提升，X-AnyLabeling正好满足了这一需求，并有着广泛的应用前景。
     
  • CPU版自动化标注工具AnyLabeling
    优质
    AnyLabeling是一款专为开发者和研究人员设计的高效CPU版自动化标注工具，适用于各种机器学习数据准备任务。 exe文件可以直接运行而无需安装。
     
  • Yolov7和Yolov6n的ONNX模型文件
    优质
    这段简介可以描述为：Yolov7和Yolov6n的ONNX模型文件提供了这两个先进目标检测算法在ONNX格式下的实现，便于跨平台部署与优化。 关于yolov7和yolov6n的onnx文件，如果有兴趣的话可以来看看。这是第一次分享这类资源，在官网下载权重文件比较麻烦，所以我放在这里供大家使用。
     
  • labelme智能标注版+图像标注工具+AI自动标注（基于SAM模型）
    优质
    LabelMe智能标注版结合了先进的图像标注工具与AI自动标注技术，特别是基于SAM模型的创新应用，大大提高了数据处理效率和精度。 LabelMe智能标注版是一款专为AI项目设计的高级图像标注工具，集成SAM（Segment-Anything Model）模型，提供传统的手动标注功能的同时支持自动化标注，利用该模型初步识别图像中的目标区域以显著提高工作效率。用户可以进行交互式调整来实现精准标注，并导出多种数据格式以便于与各类机器学习和深度学习框架无缝对接。 此工具适用于AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员以及对高质量图像数据集有需求的学生和教师，尤其适合那些追求高效标注流程及高精度数据集构建的用户。广泛应用于自动驾驶技术开发、医疗影像分析、无人机监测与控制、卫星图像处理等领域，特别在生物多样性研究和安防监控中也有重要应用价值。 其目标是通过智能辅助指导配合人工审核调整的方式大幅减少手动工作量，并提高标签准确性和一致性水平，简化AI模型训练前的数据准备工作流程。这有助于缩短算法研发周期并推动更高效且精确的计算机视觉解决方案的应用部署。
     
  • Yolov7垃圾检测模型与标注数据集
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    本项目专注于开发并优化YOLOv7算法在垃圾检测领域的应用，并构建相应的高质量标注数据集，以提升垃圾分类效率和准确性。 YOLOv7垃圾检测模型已经训练完成，并包含PR曲线、loss曲线以及90%以上的mAP值。该模型使用了一个专门的垃圾数据集进行训练，可以识别多种类型的垃圾，包括瓶子、罐子、烟头、餐盒、易拉罐和垃圾袋等。此外，还提供了相应的标签文件格式（txt和xml），分别保存在两个不同的文件夹中。 采用PyTorch框架开发，并使用Python编写代码。该模型可以在与YOLOv5共用的环境中运行，配置好环境后可以直接加载训练好的模型进行测试并获取结果。
     
  • 焊缝质量检测的YOLOv7模型+权重+标注数据集
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    本项目提供了一种基于YOLOv7算法的焊缝质量检测解决方案，包括预训练模型、权重文件及详细的标注数据集，旨在提高工业焊接过程中的缺陷识别精度和效率。 YOLOv7用于焊缝质量检测的模型已经训练完成，并包含PR曲线、loss曲线等相关数据。该模型使用lableimg软件标注的数据集进行测试，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在不同的文件夹中。数据集及检测结果可参考相关文献或文章中的说明。
     
  • 训练自己的YOLOv10模型及标签分类源码+pt模型转换为onnx模型
    优质
    本项目提供训练自定义YOLOv10模型的代码和标签分类方法，并包含将PyTorch格式的.pt模型文件转换为ONNX格式模型的过程。 需要训练YOLOv10模型，并且包括标签分类的源码以及将pt模型转换为onnx模型的源码。