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人工智能数据标注工具-精灵标注

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简介：
精灵标注是一款专为人工智能开发者设计的数据标注工具，致力于提升数据标注效率与准确性。它支持多种数据类型和灵活的工作流程配置，助力AI训练更高效。 精灵标注是一款全面的人工智能数据标注工具，涵盖了图片分类、图片框选标注、文本实体标注以及视频追踪标注等多个领域。

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  • 人工智能数据标注工具-精灵标注
    优质
    精灵标注是一款专为人工智能开发者设计的数据标注工具，致力于提升数据标注效率与准确性。它支持多种数据类型和灵活的工作流程配置，助力AI训练更高效。 精灵标注是一款全面的人工智能数据标注工具，涵盖了图片分类、图片框选标注、文本实体标注以及视频追踪标注等多个领域。
     
  • 数据标注的人工工具
    优质
    数据标注人工工具是指辅助数据标注人员进行高效、准确工作的软件或平台。这些工具能够提高机器学习和人工智能项目中训练数据的质量与效率。 最近我的一个小伙伴提出了一个新的需求：需要对训练样本进行人工标注，在复杂场景的图片中框选出气压表，并且要标注出具体的气压值以及该气压表在图像中的位置信息。为了实现这个功能，我们考虑使用OpenCV库里的鼠标框选功能来开发一个小工具。
     
  • 人工智能钢筋计数的标注数据集
    优质
    本数据集专为训练和测试人工智能钢筋识别与计数算法而设计，包含大量经过精确标注的建筑结构图像及详细注释信息。 由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个部分。本数据集共计包含569张VOC格式的训练集标注图片和85张测试集未标注图片。此部分为训练集标注文件，可用于钢筋计数算法开发工作。参考相关博客可以查看图片质量，可以根据需要决定是否下载。
     
  • 目标检测标注工具-数据集标注
    优质
    本工具旨在为机器学习项目提供高效、精准的目标检测数据集标注服务，适用于多种图像识别任务。 该资源包含了数据集命名工具以及数据集标注工具labelImg，并且在Python3环境下可以使用。需要安装pyqt5库，在进行标注前要将data中的内容替换为自己的目标种类，可实现VOC pascal格式和yolo格式的标注。
     
  • 基于 YOLOv5 的智能人脸数据标注工具（face-labeling-master.zip）
    优质
    本项目提供一个基于YOLOv5的人脸数据标注工具包，旨在帮助用户高效地进行大规模人脸图像的数据预处理工作。通过face-labeling-master.zip下载后可直接使用或二次开发。 基于 YOLOv5 的智能人脸数据标注工具实现了人脸数据标注的自动化，并支持自定义人脸检测模型。该工具可以导出多种格式的标签文件，包括 PASCAL VOC XML、MS COCO JSON 和 YOLO TXT 格式。
     
  • MATLAB人头标注工具
    优质
    MATLAB人头标注工具是一款专为计算机视觉和机器学习研究人员设计的应用程序，用于高效准确地在图像或视频中对人脸进行标注。 本资源为人头标注工具，由Matlab编写，支持删除误标点以及下一张快捷按钮，并已实际应用。保存为Mat文件。
     
  • LabelImg_v1.8.0_YOLO数据集标注工具
    优质
    LabelImg v1.8.0是一款专为YOLO数据集设计的手动图像标注软件，支持快速、高效地对目标进行边界框绘制与分类标注。 GitHub上有Release版本的软件，但由于网络限制无法直接下载。我已经通过梯子成功下载并分享给大家。无需配置环境即可直接运行。与原版相比，仅对图标进行了更改。如果在使用过程中出现问题，请删除用户目录下的.labelImgSettings.pkl文件以解决问题。需要注意的是，exe文件所在的路径不能包含中文字符，而图片和生成的标签所在目录则没有这种限制，可以是中英文混合或纯英文路径。
     
  • 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。
     
  • DarknetYolo数据集标注工具.zip
    优质
    本资源提供Darknet YOLO数据集标注工具的下载，方便用户高效地为物体检测任务准备训练数据。 一位开发者制作了一个用于快速标注YOLO数据集的工具。该工具为exe文件格式，双击即可运行。使用它可以自动生成所需的txt和dat文件，并且无需进行额外转换。