x-anylabing

最新推荐文章于 2025-05-31 16:51:52 发布
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文章标签： 人工智能
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版权
AnyLabeling自动打标签教程
qq_51511878的博客
05-15 8115
1、支持多边形，矩形，圆，线和点图像标注。2、通过YOLOv5 和 Segment Anything自动标注。3、支持文本检测，识别和KIE(关键信息提取)标注。4、支持英语，越南语，汉语。一、AnyLabeling安装使用Anaconda安装环境。1、安装环境2、安装anylabeling3、开始使用。
免费的标注工具推荐: X-Anylabeling(支持自动标注)和Label-Studio(团队协作)，支持Windows+Linux
热门推荐
qq_32033383的博客
03-01 3万+
推荐两个可免费使用的标注工具，X-Anylabeling和Label-Studio，并给出的简单的下载/安装和使用过程说明
自动标注软件AnyLabeling安装及使用教程
qq_45919032的博客
04-26 1万+
该工具作为一个具有Segment Anything和YOLO模型的智能标签工具，可以快速、准确地对图像进行标注。
ai自动标注标注工具_x-anylabeling-使用教程
weixin_50798696的博客
06-12 2305
启动主界面 选取标注文件夹 选择自动标注模型 选择run按钮进行自动标注 自动得到标注文件
anylabeling 自动标注 使用记录 （跑不起来你打我）
weixin_45824067的博客
05-14 9062
SAM+LabelStudio实现自动标注试过了，点了猫图片半天没有反应。还接着尝试了好几个，如SAM-Tool项目，跑不起来。搞了我大半天时间，还是上面这个项目好用，stars走起。linux端即使最小的模型，也只能点一个点跑不起来，最好有GPU，然后在环境中安装onnx-runtime-gpu。下载以下几个预训练权重文件，文件从小到大依次排列，越大的模型分割效果越好，但是分割时间也越长，建议先使用最小的模型试试效果，目前实测最小的模型分割效果也很不错。yaml文件与onnx格式文件在同一目录下。
X-AnyLabeling使用
2301_76345869的博客
03-09 811
源码地址：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling。
关于X-AnyLabeling的小功能
m0_64547562的博客
01-06 1323
1，自定义快捷键；2，间接定义标签颜色
X-Anylabeling: 一款多SOTA深度学习模型集成的新一代自动标注工具
专注计算机视觉全栈知识分享
06-10 6301
是一款全新的交互式自动标注工具，其基于进行构建和二次开发，在此基础上扩展并支持了许多的模型和功能，并借助和YOLO等主流模型提供强大的 AI 支持。无须任何复杂配置，下载即用，支持自定义模型，极大提升用户标注效率！本文主要为大家介绍一款新颖实用的基于交互式的全自动标注工具——，更多功能和特性可直接下载体验！源码链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1AV4y1U7h3/?
Segment Anything 2 (SAM2) in X-AnyLabeling: 构建快速精准的图像和视频标注对象分割工具
专注计算机视觉全栈知识分享
09-07 3748
Segment Anything 2 (SAM2) in X-AnyLabeling: 构建快速精准的图像和视频标注对象分割工具
OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()
jndingxin的专栏
05-29 1076
该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。
Sentiment analysis integrating LangGraph and large-scale conceptual models
最新发布
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
05-31 1074
基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。
同源“平滑思想”的问题解法：正则化与拉普拉斯平滑
qq_32205577的博客
05-28 1266
正则化与拉普拉斯平滑，一个是机器学习的“参数约束工具”，一个是概率模型的“分布修正技术”，看似分属不同领域，实则共享“平滑思想”的内核——通过调整目标函数或统计量，对极端情况进行缓和，使模型或分布更接近真实规律。
一、OpenCV的基本操作
qq_48904748的博客
05-23 1323
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
智能体商业化落地实战指南：破解技术变现“最后一公里“难题
2401_88740939的博客
05-28 1228
AI智能体开发遇变现难题，井云平台推出解决方案。当前智能体开发者面临三大困境：用户管理低效、支付链路缺失、流量转化乏力。井云平台通过三大引擎帮助实现商业化闭环：1）灵活计费模式和支付系统；2）独立官网生成与会员运营工具；3）企业级定制服务。典型应用场景包括法律咨询、文案生成、虚拟偶像等，支持从开发到变现的零代码快速部署，解决AI技术落地最后一公里问题，让智能体真正实现商业价值。
【第4章 图像与视频】4.6 结合剪辑区域来绘制图像
奋斗的小猪
05-29 1672
本节将综合运用图像处理、离屏 canvas 以及剪辑区域等技术实现墨镜效果。
AI大模型赋能客服中心：实施路径与关键策略
2202_75469062的博客
05-29 1117
AI大模型正在重塑客户服务行业格局，为企业客服数字化转型提供创新解决方案。文章系统阐述了AI大模型在客服领域的完整应用路径：首先明确业务需求与量化目标，选择适配的AI模型；其次做好数据准备与系统集成，通过试点验证模型效能；然后持续优化训练，逐步扩大应用范围；最后建立长期运营机制。实施过程中需应对技术适配、品牌契合和成本控制等挑战，采用"敏捷试点、快速迭代"策略。通过科学的全生命周期管理，AI大模型可显著提升客服效率40%以上，降低运营成本30%，同时改善客户体验，实现服务数字化转型。
python学习day31
weixin_51728929的博客
05-28 770
models/ 目录：专门存放训练好的模型文件，根据模型保存格式不同，可能是 .pkl（Python pickle 格式，常用于保存 sklearn 模型 ）、.h5（常用于保存 Keras 模型 ）、.joblib 等。output/logs/：保存项目运行日志文件，记录项目从开始到结束过程中的关键信息，如训练开始时间、训练过程中的损失值变化、预测时间等。4. 为你的数据和模型产出物创建专门的顶层目录，如 data/ 和 models/，将它们与你的源代码（通常放在 src/ 目录）分开。
Github 2025-05-29 Go开源项目日报Top9
老孙正经胡说
05-29 1176
创建周期：1890 天开发语言：Go协议类型：Apache License 2.0Star数量：2892 个Fork数量：2266 次关注人数：2892 人贡献人数：414 人Open Issues数量：876 个Github地址：https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib.git项目首页: https://opentelemetry.io。
如何去除文章的AI痕迹2025新方法
hjehheje的博客
05-28 392
一位从事教育行业的自媒体运营者曾分享过自己的经验：他在使用“小狗伪原创”处理一篇关于家庭教育的文章时发现，AI生成的句子过于生硬，缺乏真实的情感共鸣。无论是借助“小发猫”的高效写作、“小狗伪原创”的文本重写，还是“PapreBERT”的智能生成，我们都需要通过后期加工与个性化调整，才能真正实现AI与人类思维的无缝衔接。本文将围绕这一问题展开探讨，结合具体事件与使用体验，分享一些实用的方法，并介绍如“小发猫”“小狗伪原创”“PapreBERT”等常见AI写作辅助工具在实际操作中的应用技巧。
yum占用CPU100%
10-19
如果你在CentOS/RHEL Linux系统中遇到yum进程占用CPU达到100%，可以尝试安装microcode_ctl来解决问题。具体操作为在终端输入命令：sudo yum install microcode_ctl。如果你在Deepin Linux、Debian、Ubuntu系统中遇到kworker进程占用CPU达到100%，可以使用以下解决方法：首先使用top命令找到占用CPU最高的进程，然后使用htop查找该进程的PID清理垃圾文件和优化系统性能。
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