标注工具

基于多模态提示融合的交互式图像标注系统设计与实现图像标注是构建高质量训练数据集的关键步骤，在目标检测、图像分割、姿态估计、OCR 等任务中具有决定性作用。然而，传统标注工具存在功能单一、自动化程度低、不支持复杂任务等问题，限制了其在实际应用中的效能。为此，X-AnyLabeling应运而生，结合最新研究成果与工程实践经验，打造了一个具备高度灵活性与智能化的标注平台。

开集目标检测-标签提示目标检测大模型(吊打YOLO系列-自动化检测标注)大多数现有的对象检测模型都经过训练来识别一组有限的预先确定的类别。将新类添加到可识别对象列表中需要收集和标记新数据，并从头开始重新训练模型，这是一个耗时且昂贵的过程。该大模型的目标是开发一个强大的系统来检测由人类语言输入指定的任意对象，而无需重新训练模型，也称为零样本检测。该模型只需提供文本提示即可识别和检测任何物体。

大胡子大叔

深度学习标注工具（包括自动标注）总结——持续更新首次记录日期2023年10月24日名称支持yolov5和v8，自动标注的软件沿物体轮廓分割https://github.com/vietanhdev/anylabeling