X-AnyLabeling – 一款AI驱动的图象与视频标记软件，兼容多种标注风格

X-AnyLabeling指的是什么

X-AnyLabeling是一款集成了各种深度学习技术的图像注释软件，旨在提高标记的速度和准确性。该软件提供丰富的图形及视频标签样式，并能够适应不同的AI训练环境需求，支持图片级与对象级别的分类标识。它兼容主流深度学习平台的数据交换格式，确保了在不同硬件（包括CPU和GPU）上的推理能力以及跨系统的使用体验。最新版X-AnyLabeling v2.5.0对小目标的识别进行了优化，并增加了利用视觉及文本提示进行互动检测与分割的新算法，广泛适用于学术研究和工业应用中的各类视觉任务，堪称图像标注工作的得力助手。

X-AnyLabeling的核心特性

• 多种不同的标记风格提供包括矩形区域、多边形状、转动边界框、单个点位标记、直线段落标示以及弧度路径在内的多种注释格式，适用于物体识别与画面分块等各种使用情况。
• 图片级别和物体级别标签归类适用于如图像分类、场景描述及图片标注等一系列子任务。
• 多种数据格式转换能够实现与YOLO、OpenMMLab及PaddlePaddle等多种深度学习框架之间的数据格式相互转换和兼容。
• 兼容多种平台及设备支持可在Windows、Linux及MacOS等操作系统中运作，并兼容CPU与GPU的推论任务。
• 目的筛选特性具备筛选循环遍历子图的功能，旨在增强小目标标记的精准度与工作效率。
• 利用视图与文字提示实现互动式的识别及区域标记功能全新的Open Vision算法结合了Visual-Text Grounding与Segment-Anything的突出特点。

X-AnyLabeling的核心技术机制

• 整合深度学习技术方案融合了包括YOLO系列和RT-DETR系列在内的多种深度学习算法，用于实现诸如目标识别与图像划分等功能。
• 视图与文字提示的结合借助诸如Open Vision之类的算法技术，融合自然语言指令和视觉数据输入，以增强任务执行的智能化水平及直觉体验。
• 多元融合的基础模型借助如Florence 2之类的模型，构建一个能够整合视觉与语言理解的统一框架。
• 互动分割方法利用Segment Anything 2模型，达成互动式的图片分割效果。
• 多平台兼容框架支持多种深度学习框架下的数据结构转换，确保在不同的开发平台上能够无缝使用和共享数据。
• 利用硬件加速推断过程利用GPU加快推理过程，以提升模型的工作效能。

X-AnyLabeling的仓库链接

• Git存储库：在GitHub上可以找到一个名为CVHub520的用户分享的一个项目叫做X-AnyLabeling，地址是这个：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling

X-AnyLabeling的使用情境

• 自动驾乘应用于自动驾驶领域的汽车探测、行人间侦测、车道辨识及交通标识认知等功能，以增强系统的安全保障和精准度。
• 安全 surveillance在视频 surveillance 中执行对象识别与多对象追踪，适用于异常活动解析及人群计数等功能。
• 医学图像解析利用图像分割方法，协助医师精准辨识与评估病灶范围，从而增强疾病的诊断精度。
• 制造业检查在制造行业中，应用于产品品质检查方面，例如瑕疵识别和外来物质探测等任务。
• 农业生产智能化在精确农业领域内，该技术被应用于农作物疾病的监测及产量的估算等方面。