【内容概要】: LabelMe智能标注版是一款集成SAM（Segment-Anything Model）的高级图像标注工具，专为AI项目设计。它不仅提供传统的手动标注功能，还融入自动化标注支持，利用SAM模型初步识别图像中的目标区域，显著加快标注效率。用户可交互式调整模型预测，实现精准标注，导出多样化数据格式，无缝对接各类机器学习与深度学习框架。 【适用人群】: 该工具面向AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员、图像处理专业人士以及对图像数据集有精细化标注需求的学生与教师，特别是追求高效标注流程与高质量数据集构建的用户。 【使用场景】: 广泛适用于自动驾驶、医疗影像分析、无人机监测、卫星图像处理、生物多样性研究、安防监控、电子商务商品识别等领域的图像数据预处理。特别适合大型图像数据集的快速标注项目，或需要高精度物体轮廓细节的复杂场景标注工作。 【目标】: 通过结合用户指引的智能辅助标注与人工审核调整，显著减少手动标注时间，提升标注精度与一致性，简化AI模型训练数据准备流程，加速算法研发周期，助力实现更高效、更准确的计算机视觉模型训练与应用部署。

一款功能实用的图像标注工具，labelimg官方版可以为所有开发人员提供一个可以自定义创建数据集的平台，用户可以根据自己的需要进行编辑，创建完成后的文件会由系统指引执行pip命令，然后通过命令自动找到最合适的whl文件，此过程会根据匹配用户的应用系统以及识别Python版本而的得来。

深度学习图像标注工具支持目标定位、图像分割，四点、多点标注，本文件是直接可运行的文件，不需要安装，支持XML、Json格式

使用pyinstaller对RoLabelImg生成的.exe文件，可直接使用

图像标注工具Labelme-linux免安装版

人工智能，计算机视觉工具。基于WEB的视觉工具，基于Web的视频和图像标注工具。 学习使用

tensorflow_label_tool tensorflow label tool 快速图像标注工具 操作截图 标注完以后，可参照 将数据集转成tfrecord

yolo训练图片标注工具，windows下使用，免安装，使用起来非常方便。

支持视频中对框定对象的跟踪标定，看实现将视频和label自动抽帧保存

图像标注工具，支持图片和视频标注，可标注矩形、多边形、直线、折线、圆、点，集成大量适用小功能，大大提高标注效率，具体功能见：https://blog.csdn.net/qq_42886289/article/details/119209140