ModelScope“读光-文字检测-DBNet行检测模型”训练数据，图片是用什么工具标注的？

“读光-文字检测-DBNet行检测模型”是一种基于深度学习的文字识别模型，主要用于自动识别文本中的行级文字信息。一般来说，这种模型的训练数据通常是由专门的标注工具进行标注的，而不是使用通用的图像标注工具。
由于我没有找到关于“读光-文字检测-DBNet行检测模型”的详细文档或说明，因此无法确定该模型的训练数据是由哪种工具进行标注的。但是，对于类似的文字识别任务，常见的标注工具有LabelMe、LabelImg、Visual Object Tagging Tool等，它们都可以方便地完成图像标注和标记任务。

对于"读光-文字检测-DBNet行检测模型"的训练数据，图片的标注通常使用一些专门的图像标注工具来完成。这些工具可以帮助你准确地标记出图像中的目标对象，如文字、行等。以下是一些常用的图像标注工具：

1. VGG Image Annotator (VIA)：这是一个开源的图像标注工具，界面友好，操作简单，支持多标签分类和实例分割等多种标注任务。

2. RectLabel：这是一个基于Python的图像标注工具，支持矩形、圆形、多边形等多种形状的标注，也支持多标签分类和实例分割。

3. Labelbox：这是一个云端的图像标注服务，支持多种标注任务，包括目标检测、实例分割、关键点定位等。

4. ADE20K：这是一个大规模的图像标注数据集，包含了多达20,000张图像，涵盖了150个类别，常用于语义分割和目标检测等任务的训练。

5. COCO：这是一个大规模的图像标注数据集，包含了330,000多张图像，涵盖了80个类别，常用于目标检测和实例分割等任务的训练。

以上这些工具都可以帮助你完成图像标注的任务，你可以根据自己的需求和喜好来选择适合自己的工具。

imglabel autolabel还能标视频自动，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”