目录项目介绍代码下载与环境配置使用自动标注导入自己模型标注效果展示官方连接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling如果打不开官方连接可以直接下载上方☝我的文件夹。项目介绍    此项目是用于数据方面的标注工具，其包含目标检测、关键点检测、文字

X-Anylabeling（1）下载Github:https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling（2）安装依赖包GPU版本pipinstall-rrequirements-gpu.txtCPU版本pipinstall-rrequirements.txt（3）生成资源pyrcc5-oanylabeling/resources/resources.pyanylabeling/resources/resources.qr

简介X-AnyLabeling是一款基于AI推理引擎和丰富功能特性于一体的强大辅助标注工具，其专注于实际应用，致力于为图像数据工程师提供工业级的一站式解决方案，可自动快速进行各种复杂任务的标定。亮点支持GPU推理加速；支持图像和视频处理；支持单帧和批量预测所有任务；支持自定义模型

模型可视化netron网站netron源码标签格式转换文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/461488682代码:https://github.com/KKKSQJ/DeepLearning/blob/master/others/label_convert/README.mdyolo标注文件可视化源码:https://github.com/KKKSQJ/DeepLearning/blob/master/oth

传统OpenCV图像处理一般不需要进行数据training,目前流行的神经网络的图像处理都需要基于数据进行训练,首先要对图像数据打标签,有几个常用的Label标注软件:labelimg:只能使用矩形圈出对象labelme:支持使用多边形来圈出对象anylabeling:除了手工打标签外,还提供AI自动打标

传统OpenCV图像处理一般不需要进行数据training,目前流行的神经网络的图像处理都需要基于数据进行训练,首先要对图像数据打标签,有几个常用的Label标注软件:labelimg:只能使用矩形圈出对象labelme:支持使用多边形来圈出对象anylabeling:除了手工打标签外,还提供AI自动