X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
简介: X-AnyLabeling是一款集成了多种深度学习算法的图像标注工具,支持图像和视频的多样化标注样式,适用于多种AI训练场景。本文将详细介绍X-AnyLabeling的功能、技术原理以及如何运行该工具。

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  1. 功能:支持多种标注样式,如矩形框、多边形、旋转框等,适用于目标检测、图像分割等任务。
  2. 技术:集成多种深度学习模型,如YOLO系列、RT-DETR系列,支持视觉-文本提示融合。
  3. 应用:适用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等多个领域。

正文

X-AnyLabeling 是什么

公众号: 蚝油菜花 - X-AnyLabeling

X-AnyLabeling是一款集成了多种深度学习算法的图像标注软件,专注于提升标注效率和精度。它支持图像和视频的多样化标注样式,适配多种AI训练场景,提供图像级与对象级标签分类。软件支持主流深度学习框架的数据格式导入导出,具备跨平台兼容性,支持CPU和GPU推理。

新版本X-AnyLabeling v2.5.0特别强化小目标筛查功能,引入基于视觉-文本提示的交互式检测与分割标注算法,适用于学术界和工业界的多种视觉任务,是图像标注领域的强大工具。

X-AnyLabeling 的主要功能

  • 多样化标注样式:支持矩形框、多边形、旋转框、点、线段、折线段和圆形等多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景。
  • 图像级与对象级标签分类:适于图像分类、图像描述和图像标签等子任务。
  • 多格式数据转换:支持YOLO、OpenMMLab、PaddlePaddle等深度学习框架的数据格式导入导出。
  • 跨平台与多硬件支持:在Windows、Linux、MacOS操作系统上运行,支持CPU和GPU推理。
  • 目标筛查功能:提供循环遍历子图的筛查功能,提高小目标标注的质量和效率。
  • 基于视觉-文本提示的交互式检测和分割标注:新算法Open Vision,融合Visual-Text Grounding和Segment-Anything的优势。

X-AnyLabeling 的技术原理

  • 深度学习算法集成:集成多种深度学习模型,如YOLO系列、RT-DETR系列等,执行目标检测、图像分割等任务。
  • 视觉-文本提示融合:基于算法如Open Vision,将自然语言提示与视觉输入结合,提升任务处理的智能性和直观性。
  • 多模态基础模型:用Florence 2等模型,实现视觉和语言理解的统一架构处理。
  • 交互式分割技术:基于Segment Anything 2算法,实现交互式的图像分割。
  • 跨平台框架适配:适配不同深度学习框架的数据格式,实现跨平台的数据兼容和使用。
  • 硬件加速推理:基于GPU加速推理,提高模型运行效率。

资源


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