企业官网建设流程全解析

把自己做的网站发布,沈阳市住房和城乡建设厅网站首页,公司网站开通,asp.net c 网站开发文章目录 #x1f50d; 核心特点#x1f9e0; 支持的任务与模型#xff08;部分#xff09;#x1f680; 安装与使用安装方式#xff08;推荐#xff09;启动远程服务#xff08;可选#xff09; #x1f5a5;️ 功能界面亮点#x1f4dc; 许可与使用限制#x1f6…文章目录 核心特点 支持的任务与模型部分 安装与使用安装方式推荐启动远程服务可选️ 功能界面亮点 许可与使用限制 社区与贡献 引用方式如用于研究X-AnyLabeling是由 CVHub 开发的一款功能强大、支持多模态的AI 驱动自动标注工具专为数据工程师和研究人员在工业级复杂任务中提供高效、精准的标注解决方案。https://github.com/CVHub520/X-AnyLabelingComputer Vision Annotation Tool (CVAT) 核心特点AI 引擎集成内置多种先进模型支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态估计、OCR、深度估计、图像抠图、视觉问答VQA、图文理解等多种任务。远程推理服务配套提供X-AnyLabeling-Server支持 GPU 加速、远程调用自定义模型适用于前后端分离或团队协作场景。多格式兼容支持主流标注格式的导入/导出如 COCO、VOC、YOLO、DOTA、MOT、MASK、PPOCR、MMGD、VLM-R1 等。多样化标注类型包括矩形框、旋转框、多边形、点、线、圆形等也支持文本检测/识别、关键信息抽取KIE等 OCR 相关任务。一键批量推理可对当前任务目录下所有图像执行 AI 自动标注大幅提升效率。支持视频标注不仅限于图像还支持对视频帧进行自动标注与追踪。可扩展性强允许用户集成自定义模型进行二次开发。 支持的任务与模型部分任务类型代表模型图像分类YOLOv5/8/11-Cls, InternImage, PULC目标检测YOLOv5–v12, YOLOX, YOLO-NAS, RT-DETR, D-FINE 等实例分割YOLO-Seg 系列, RF-DETR-Seg, Hyper-YOLO-Seg姿态估计YOLOv8/11-Pose, DWPose, RTMO跟踪MOTBot-SORT, ByteTrack旋转检测YOLOv5/8/11-Obb深度估计Depth Anything支持深度校准通用分割SAM 1/2/3, SAM-HQ, MobileSAM, EdgeSAM 等OCRPP-OCRv4/v5视觉语言Qwen3-VL, Florence2, Gemini, ChatGPT开放词汇检测YOLO-World, Grounding DINO, YOLOE, CountGD图像抠图RMBG 1.4/2.0 安装与使用安装方式推荐# 通过 pip 安装需 Python ≥ 3.8pipinstallx-anylabeling或从源码构建获取最新功能gitclone https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.gitcdX-AnyLabeling pipinstall-r requirements.txt python main.py启动远程服务可选配套的X-AnyLabeling-Server支持 RESTful API便于集成到现有标注平台或自动化流水线中。️ 功能界面亮点多模态提示标注支持文本提示Text Prompt或视觉提示Visual Prompt驱动的分割与检测如 SAM Grounding DINO 联合使用。VQA视觉问答可对图像提问并自动生成答案。多类别分类器支持细粒度图像分类。一键推理当前文件夹所有图像。实时预览与交互式修正AI 建议 人工校正形成高效闭环。 许可与使用限制许可证GPL-3.0免费使用范围个人非商业用途 ✅学术/教育/科研用途 ✅需注册商业用途❌ 需联系cv_hub163.com获取商业授权。 社区与贡献欢迎提交 Issue、PR参与模型集成、文档改进或功能扩展。项目致谢了 AnyLabeling、LabelMe、CVAT 等开源标注工具。 引用方式如用于研究misc{X-AnyLabeling, year {2023}, author {Wei Wang}, publisher {Github}, organization {CVHub}, journal {Github repository}, title {Advanced Auto Labeling Solution with Added Features}, howpublished {\url{https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling}} }