annotation-tool
本站收录 10 个带「annotation-tool」标签的 AI 开源项目
label-studio支持多类型数据标注的开源工具，覆盖图像、文本、音频、视频等多种数据格式，输出格式标准化，方便直接对接模型训练流程。提供灵活的标注界面、协作审核机制与丰富的集成能★ 28,597
cvatCVAT（Computer Vision Annotation Tool）是一个开源的计算机视觉标注平台，旨在帮助AI团队高效构建高质量视觉数据集。它解决了从原★ 17,044
argillaArgilla 是一个面向 AI 工程师和领域专家的协作工具，专注于构建高质量数据集。它解决了 LLM 项目中数据标注、反馈收集和数据集管理的痛点，提供直观的 ★ 5,191
ISAT_with_segment_anythingISAT_with_segment_anything 是一款基于 Segment Anything 系列模型的交互式半自动图像标注工具，用 Python 编写。★ 2,201
xtreme1Xtreme1 是一个面向多模态训练数据的一体化标注平台，支持 3D LiDAR 点云、2D 图像和大语言模型（LLM）数据的标注与处理。它解决的是 AI 团队★ 1,387
VisioFirmVisioFirm 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★ 442
potatopotato 是一个轻量级、可移植的数据标注工具，旨在为 AI 研究和开发提供灵活高效的标注解决方案。它解决了传统标注工具部署复杂、难以定制、难以适应多模态数据★ 440
markupmarkup 是一个基于网页的文档标注工具，利用 AI 技术（如 GPT-4）辅助数据标注。它主要解决机器学习项目中数据标注效率低、成本高的问题，尤其针对自然语★ 271
TagLabTagLab 是一个基于 CNN 的交互式图像分割标注工具，专为海洋数据分析而设计，尤其针对珊瑚礁生态研究。它解决了海洋科学家在标注大量水下图像时效率低、缺乏专★ 126
AlignLedgerAlignLedger 是面向 RSI（递归自我改进）研究的人类反馈与数据治理基础设施，用 Python 实现。它要解决的问题是：模型对齐训练中，人工标注、审核★ 100