本文来源公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。
原文链接：T-Rex Label ！超震撼 AI 自动标注工具，开箱即用、检测一切
“赛博螺丝工”解放双手的时刻来了！
重复手动拉框一直以来都是数据标注中最令人头疼的部分。人工标注不准确且低效，会严重影响数据集的质量。
人工标注费时费力
今天向大家介绍一款全新的交互式AI自动标注工具：T-Rex Label，可以帮助您显著提升标注效率。T-Rex Label 支持在密集场景下进行一键标注，适用于各行各业的数据集。作为一款开箱即用的工具，它将大幅提高您的标注效率。
AI 一键智能标注
T-Rex Label 如何实现提效 99%？
相信了解计算机视觉的朋友都会对刷新 SOTA 纪录的 Grounding DINO 和 T-Rex2 模型有所耳闻。这些都是由 IDEA 计算机视觉团队研发的开集目标检测模型，T-Rex Label 是由该团队基于 T-Rex2 推出的自动标注工具。接下来，我们就详细讲讲 T-Rex Label 如何借助 T-Rex2 实现“一键标注”与“检测一切”。
1 AI一键标注，密集场景效率王者
视觉提示，一键简化工作流程
T-Rex2 视觉提示功能相比于语言提示更高效。视觉提示可以直接框选 prompt 生成指令。语言提示在一些情况下则需要反复的措辞与修改，会消耗更多的时间。对于语言描述困难的物体，如复杂的形状或特殊的纹理，视觉提示可以有效降低语言障碍对标注过程的影响，即使在面对罕见的物体时也能提供准确高效的标注。
视觉提示演示
交互式视觉提示则可以让用户立即得到反馈，并在必要时进行快速修正，确保标注的准确性，提升数据质量。
交互式视觉提示演示
因此，T-Rex Label 的工作流程可以概括为：框选目标物体→ AI 一键标注→人工检查与 AI 辅助修正，省去了编排语言指令与手动拉框的过程，大大简化了标注流程，为研究人员节省了不少时间。
超越 GPT-4V, YOLOv8，效率、准确度兼备
在国外学者 Konlavach Mengsuwan 的论文[1] 中，更是直观地展示了 T-Rex 开集物体检测模型在计数方面的优势，远超 GPT-4V 和 YOLOv8！
GPT-4V 作为性能最强的多模态模型模型，在物体计数的速度与准确度上远不及T-Rex。在效率方面，T-Rex 可以实现0.5秒完成一张图片推理，包含物体检测与物体计数。GPT-4V 则需要 1.05 秒才能处理一张图片。在准确度方面，T-Rex 预测准确度 R2 值为 0.923，是 GPT-4V Zero-Shot 的2.5倍，这说明 T-Rex 的图片分析结果更接近真实情况，能实现高精确度的物体检测。
GPT-4 Zero-Shot VS T-Rex
T-Rex Label 的 AI 智能标注功能可以精准地按照提示识别物体。特别是针对高难度的复杂场景，T-Rex Label 更能展现出准确度优势。复杂场景除了物体数量，还存在物体大小、形状、角度的变异性，一些模型会在复杂场景中频频出错，因此还需要大量查缺补漏的时间。但 T-Rex Label 可以精准地识别出绝大部分物体，帮助标注员减少返工的时间。
复杂场景效果演示
2 通用模型，检测一切
使用预训练模型自动标注，通常需要收集数据、标注数据、微调模型、部署模型、再用于自动标注，这个周期较长，且耗时耗力。以 YOLOv8 为例，根据论文[1] 的实验结果，YOLOv8 需要花费大量的时间进行标注和训练，整个流程时长是 T-Rex 的194倍，标注的准确性也不及 T-Rex。
YOLOv8 VS T-Rex
卓越的零样本检测能力，让 T-Rex Label 无需额外的训练成本就可以直接应用到各类场景的标注中，具有极强的泛化能力。目前已知 T-Rex Label 在农业、工业、动物、生物、医药、OCR、零售、电子、运输、物流等多个领域的数据集上都表现优异。
多行业适用
[1] Mengsuwan K, Palacio J C R, Ryo M. ChatGPT and general-purpose AI count fruits in pictures surprisingly well[J]. arXiv preprint arXiv:2404.08515, 2024.
3 开箱即用，使用方便
T-Rex Label 无需下载安装，上手成本极低，还支持 Github 账号一键登录！
复制下方链接或点击阅读原文可快速体验：
https://trexlabel.com/?source=wx
4 测试案例
下面是公众号：OpenCV与AI深度学习亲自做的一些测试，效果杠杠的！
框选其中一个目标，该标注工具会自动将剩余目标标注出来，并且很准确！
来具体看看效果吧！
组1
组2
组3
组4
组5
组6
组7
THE END !
文章结束，感谢阅读。您的点赞，收藏，评论是我继续更新的动力。大家有推荐的公众号可以评论区留言，共同学习，一起进步。
标签：Rex,AI,物体,一键,Label,标注 From： https://blog.csdn.net/csdn_xmj/article/details/142912857