图像标注

才思喷涌的小书虫

打破 3D 感知瓶颈：OVSeg3R 如何推动开集 3D 实例分割应用落地IDEA 计算机视觉与机器人研究中心 (CVR, Computer Vision and Robotics) 的张磊团队提出了一种名为 OVSeg3R 的开集 3D 实例分割学习范式。该范式基于团队此前发布的最强闭集 3D 实例分割模型 SegDINO3D 拓展至开放词表，大幅缩小了长尾类与头部类的性能差距（差距从 11.3 mAP 降至 1.9 mAP），实现了开集 3D 实例分割的性能飞跃。

逻辑流浪者

推荐一个意外好用的图像标注平台（YOLOv8 项目实测）最近在做一个YOLOv8的目标检测项目，手头有 1000 多张图片需要标注。以往我都是本地部署CVAT手动标注，标到后面真的有点头大。尝试过在线的CVAT和Roboflow，但如果要用它们的辅助标注功能，基本上也是收费的（免费的额度已被我薅完了😂），价格也不低。

才思喷涌的小书虫

DINO-X 视觉模板挑战赛火热报名中由视启未来和睿来智能体联合主办，粤港澳大湾区数字经济研究院提供支持的 DINO-X 视觉模板挑战赛已迎来近 40 位参赛者和参赛团队同台竞技，总奖池 18,000 元，优胜者奖金高达 10,000 元。

OpenCV 学习7-图像标注本文主要说明如何在图像上添加标注信息，包括：1、颜色顺序是 BGR，对于RGB 颜色，下列代码可以进行转换 color_rgb = (0, 255, 255) color_bgr = color_rgb[::-1] 2、图像必须可修改：确保传入的图像是可写的 img.flags['WRITEABLE'] == True

才思喷涌的小书虫

实战教程：从 0 到 1 手搓 DINO-X 定制模板，实现长尾场景精准检测和数据标注在模型的实际落地应用中，长尾场景呈现出高度多元化的特征。即便在当下，性能顶尖的视觉模型仍难以精准适配特定细分场景或罕见物体的检测需求。对于数据标注团队而言，罕见目标的标注工作不仅成本高昂，还面临标注难度大、周期长等现实挑战；而对于有罕见目标检测需求的科研与产品团队，以及医疗、工业质检等容错率极低的核心业务场景来说，要实现目标对象的精准检测，往往需要投入大量人力与资金进行模型定制开发。遗憾的是，多数长尾场景的市场体量相对有限，过高的定制化投入往往难以带来理想的投资回报率（ROI）。

PaddleLabel百度飞桨Al Studio图像标注平台安装和使用指南（包冲突 using the ‘flask‘ extra、眼底医疗分割数据集演示）机器学习的核心在于让计算机从数据中学习模式，而监督学习需要大量已标注的训练数据。图像标注工具就是将原始图像转换为机器可理解的训练数据的桥梁。

爱分享的飘哥

第六十五章：AI的“精良食材”：图像标注、视频帧抽帧与字幕提取技巧在上一章，我们像“数据猎手”一样，学会了如何从网页、视频、文档等多种来源，自动化地采集海量原始数据。但这些原始数据，往往还不能直接被AI模型“消化”。

吃鱼不卡次

LabelImg下载及目标检测数据标注为什么这一部分内容这么少会单独拎出来呢，因为后期会接着介绍YOLOv8中的其他任务，会使用其他软件进行标注，所以就单独区分开来每一个任务的标注方式了。

我是有底线的