【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。
2024-08-22 09:35:56
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命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。
NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程：
数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。
特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。
模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。
模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。
实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。
NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。
2024-02-24 12:25:37
121.6MB
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使用最新的github源程序打包的单个可执行程序LabelImg.exe文件!
省去了安装anaconda环境后再配置Label环境的步骤，直接双击Windows环境下使用，便于协同标注，提高标注效率。
labelimg工具主要用于在目标检测；
labelimg用于制作自己的数据集训练像YOLOv3、YOLOv4等目标检测模型；
2023-12-22 16:28:26
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使用最新的github源程序打包的单个可执行程序Labelme.exe文件!
省去了安装anaconda环境后再配置Label环境的步骤，直接双击Windows环境下使用，便于协同标注，提高标注效率。
labelme工具主要用于图像分割领域制作自己的数据集；
labelme可以自己制作像MaskRCNN模型做图像分割训练需要的数据集。
2023-02-28 15:50:55
58.3MB
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数据标注工具labelme中文版，适合用于目标检测与分割任务的相关数据集制作，提供json数据格式及转换功能。其功能方便快捷，提供一键执行程序，无需额外下载其他安装包。
2023-02-22 19:58:46
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是进行英文语言处理的必备工具。可以对英文语料进行词性标注，还可识别出名词性短语、命名实体，其正确性高达95%以上，是自然语言处理专业学生的不可或少的工具。
2023-02-17 21:03:12
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主要为大家详细介绍了python实现简单图片物体标注工具，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-12-27 13:13:39
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doccano：基于网页的开源协同多语言文本标注工具
doccano doccano 是一个开源的人类文本注释工具。
它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。
因此，您可以为情感分析、命名实体识别、文本摘要等创建标记数据。
只需创建一个项目，上传数据并开始注释。
您可以在几小时内构建一个数据集。
演示 您可以尝试注释演示。
功能 协同注解 多语言支持 移动端支持 Emoji :grinning_face_with_smiling_eyes: 支持深色主题 RESTful API 使用 运行 doccano 的两个选项：生产、开发。
要使用doccano，请遵循：安装依赖项您需要安装依赖项：Git、Docker、Docker Compose。
获取代码 您需要克隆存储库： $ git clone https://github.com/doccano/doccano.git $ cd doccano Windows 开发人员注意事项：请务必配置 git 以正确处理行尾，否则您可能会遇到状态代码在以后的步骤中运行服务时出现 127 错误。
使用下面的 git 配
2022-12-03 10:15:42
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