1.AI 模型自动分割标注使用教程 2.AI 模型自动目标检测标注使用教程

LabelMe标注辅助工具，anylabeling标注辅助         LabelMe和X-AnyLabeling都是用于图像标注的工具，它们各自具有独特的特点和功能。         LabelMe是一款广泛使用的开源图像标注工具，专门用于图像标注和语义分割。它提供了一个平台，使用户能够手动标注图像并创建标签数据，用于训练机器学习模型或进行计算机视觉研究。LabelMe支持多种类

源码地址： git clone https://github.com/vietanhdev/anylabeling.git Auto Labeling with Segment Anything Youtube Demo: https://www.youtube.com/watch?v=5qVJiYNX5KkDocumentation: https://anylabeling.nrl

最近帮助其他课题组的学姐标注数据集，课题组使用的是anylabeling软件，相比于其他数据标注软件，例如labelme等，anylabeling软件使用时可以选择不同的模型，可以做到在图片上点几个点的轮廓，模型将自动识别出大致轮廓，可以大大节省时间，提高效率。 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1mN411C7SC/?spm_id_from=333.78

本文来源公众号“CVHub”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。 原文链接：AI标注神器 X-AnyLabeling-v2.3.0 发布！支持YOLOv8旋转目标检测、EdgeSAM、RTMO等热门模型！ 今天主要为大家详细介绍 X-AnyLabeling v2.3.0 版本近期更新的一些功能和新特性，同时也借此机会分享下笔者本人在做这款开源工具的一些心路历程。 首先，提到图像标注软件，

一、X-AnyLabeling 图像标注工具及模型自动标注 参考：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling 1、下载 直接https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/tag/下载对应版本 软件打开： 2、自定义标注模型yaml构建 这里自定义模型自动标注加载预训练的yolov8 佩