X-AnyLabeling

关于 X-AnyLabeling

X-AnyLabeling 是一个强大的标注工具，它集成了 AI 引擎，为视觉数据提供快速和自动化的标注服务。该项目专为视觉数据工程师设计，致力于为复杂任务提供工业级的解决方案。

项目特点

处理能力：支持图像和视频的处理，利用 GPU 加速推断。
灵活开发：允许用户导入自定义模型，并支持二次开发。
一键推断：支持当前任务中所有图像的一键推理。
多格式支持：支持 COCO、VOC、YOLO、DOTA、MOT、MASK、PPOCR 等格式的导入/导出。
多任务处理：可进行分类、检测、分割、描述、旋转、跟踪、估计、OCR 等任务。
多样化标注样式：支持多种标注样式如多边形、矩形、旋转框、圆形、线段、点以及文本检测、识别和 KIE 的标注。

模型库

X-AnyLabeling 配备了丰富的模型库，以支持各类视觉任务：

目标检测：提供包括 YOLO 系列在内的众多模型，用于高效对象检测。
面部和姿态检测：支持人脸标志和 2D 人体全身姿态估计。
车道检测和 OCR：支持车道检测算法和光学字符识别。
任务多样性：还包括实例分割、多目标跟踪（MOT）、旋转检测等任务的模型。
高级标注：如语义分割、场景理解及专门的模型如 Segment Anything 和 BC-SAM 等。

文档与示例

项目提供详细的文档以便于快速入门和使用：

安装与快速开始：一步步教你如何安装和快速运行。
使用指南：讲解如何处理各种数据和模型设置。
自定义模型：指导如何根据需求定制模型。

同时，X-AnyLabeling 提供了丰富的示例代码，涵盖分类、检测、分割、描述及估计等多种情况，供用户参考和学习。

结尾

如果您觉得此项目对您有帮助，请给它一个⭐星，谢谢您的支持！遇到任何问题或疑惑，欢迎在 GitHub问题区提出或发送邮件至 cv_hub@163.com。

引用

如在您的研究中使用了本软件，请通过以下方式引用：

@misc{X-AnyLabeling,
  year = {2023},
  author = {Wei Wang},
  publisher = {Github},
  organization = {CVHub},
  journal = {Github repository},
  title = {Advanced Auto Labeling Solution with Added Features},
  howpublished = {\url{https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling}}
}

X-AnyLabeling 不仅是一个强大的工具箱，更是一个开放的平台，欢迎更多开发者加入，共同推动视觉数据标注技术的发展。