VisioFirm

输入文字就能自动框目标，标注提速好几倍

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数据集 🍴 复刻 62 🐛 待处理 6 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 442
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费工具，定价信息待确认

项目预览

VisioFirm 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队OschAI
GitHubhttps://github.com/OschAI/VisioFirm
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费工具，定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,annotation-tool,automatic-labelling,fast-annotation,fastapi,grounding-dino,labelling,labelling-images,object-detection,open-source,oriented-object-detection,sam,segmentation,ultralytics,yolo
GitHub 星标★ 442
上线时间2025-08-25 00:00:00
代码更新2026-08-20
仓库体积58.3 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-13
浏览次数4

项目介绍

VisioFirm 是一个跨平台的计算机视觉标注工具，用 Python 开发，目标是让图像标注这件事更快更省力。它把 AI 自动标注能力直接集成到标注流程里，借助 Grounding DINO 等开放词汇检测模型，用户只需输入文本提示（比如“猫”“汽车”），工具就能自动预标注目标框，人工只需微调或确认，大幅减少重复点击。它基于 FastAPI 提供后端服务，支持多平台运行，适合需要快速构建目标检测数据集的团队。核心能力包括：文本提示驱动的自动标注、交互式框选与修正、批量处理图像、以及面向目标检测任务的标注导出。相比纯手工标注工具，VisioFirm 把“先自动生成、再人工审核”作为默认工作流，能显著缩短从原始图片到可用训练数据的周期，尤其适合中小规模数据集快速迭代。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-13 · 当前星标 ★ 442

使用教程

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • （可选）NVIDIA GPU

安装与启动步骤

  1. 1装包

    它可以直接 pip 装，也可以从仓库装可编辑版。

    pip install -U visiofirm

  2. 2起界面

    默认起一个本地网页界面，浏览器里操作。

    visiofirm

  3. 3先让模型预标注

    它用视觉模型先给候选框，人只做修正。

  4. 4导出成训练格式

    标注结果可导出成常见检测格式。

如何确认成功

导入两百张图后预标注能覆盖大部分目标，人工修正后导出的标注文件能被训练脚本直接读取

注意事项

  • 它是半自动标注工具，先猜后改，比纯手工快。
  • 预标注质量取决于模型与你的目标类别是否匹配。
  • 自定义类别需要给示例或提示词，否则模型不认识。
  • 标注数据是核心资产，导出后单独备份。

核心亮点

  • 集成 Grounding DINO，用文本提示自动生成检测框，减少手工画框工作量
  • 基于 FastAPI 提供后端，跨平台可用，方便本地或服务器部署
  • 面向目标检测标注流程，支持自动预标注后人工修正，适合快速迭代数据集

不足之处

  • 项目处于早期阶段，功能完整度和稳定性可能还在打磨
  • 文档和社区生态相对有限，遇到问题可参考的资料不多

适用场景

  • 为自定义目标检测模型快速制作训练集
  • 对已有图片批量生成候选框，再人工筛选修正
  • 小团队在有限标注预算下加速数据准备流程

替代项目

Label Studio、CVAT、LabelImg

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