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X-AnyLabeling入门学习资料汇总 - 强大的AI辅助数据标注工具

RayRay
X-AnyLabeling人工智能标注模型支持图像识别视频处理Github开源项目

X-AnyLabeling入门学习资料汇总 - 强大的AI辅助数据标注工具

X-AnyLabeling是一款功能强大的数据标注工具,集成了多种先进的AI模型,可以实现快速高效的自动标注。本文汇总了该项目的各类学习资源,帮助你快速上手使用这一强大工具。

项目概述

X-AnyLabeling的主要特点包括:

  • 支持图像和视频的标注
  • 集成了多种先进AI模型,如YOLO、SAM等,实现自动标注
  • 支持多种标注任务:目标检测、实例分割、姿态估计等
  • 提供GPU加速支持
  • 支持导入/导出多种数据格式

项目地址:https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling

X-AnyLabeling界面

快速入门

  1. 安装

推荐从源码安装:

git clone https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.git
cd X-AnyLabeling
pip install -r requirements.txt
python anylabeling/app.py
  1. 使用教程

深入学习

  1. 支持的任务和模型

X-AnyLabeling支持多种视觉任务,包括但不限于:

  • 目标检测:YOLOv5/v6/v7/v8等
  • 实例分割:SAM、YOLOv8-seg等
  • 姿态估计:YOLOv8-pose
  • OCR:PP-OCRv4
  • 多目标跟踪:ByteTrack等

查看完整模型列表

  1. 高级功能
  1. 应用示例

应用示例

更多资源

X-AnyLabeling作为一款功能强大的AI辅助标注工具,可以极大提高数据标注的效率。希望本文汇总的资源可以帮助你快速掌握这一工具的使用。如有任何问题,欢迎在GitHub上提出issue或发送邮件至cv_hub@163.com进行交流。

祝你使用愉快!🎉

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