T-Rex Label在线标注工具为用户提供Grounding DINO等视觉模型,不仅支持COCO和YOLO数据集标注,还可融入Roboflow,Labelbox等平台工作流进行AI数据训练
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...
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...
图3 DINO-X 的目标检测性能指标对比为了感谢 CV 小伙伴们一直以来的大力支持,T-Rex Label 联手“我爱计算机视觉”免费送出最高 50 元专属粉丝福利。小伙伴们只需:(1)关注“我爱计算机视觉”公众号,并在后台回复T-Rex Label 用户 ID...
交互式视觉提示演示T-Rex Label 的工作流程简洁而高效：用户只需框选目标物体，AI 即可一键完成标注，随后人工进行检查与 AI 辅助修正，从而彻底省去了繁琐的编排语言指令与手动拉框步骤，极大地简化了标注流程，为研究人员赢得了宝贵的时间。值得一提的是，T-Rex 在物体检测方面的卓越表现，不仅超越了 GPT-4V 和 ...
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”。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...
T-Rex Label,以其创新的标注技术和跨行业应用,正在重塑数据标注的未来。 核心优势 一键智能标注: T-Rex Label通过视觉提示实现一键标注,极大地提高了标注效率。用户只需框选目标物体,AI即可一键标注,省去了编排语言指令与手动拉框的过程。 零样本检测能力: 基于先进的AI模型,T-Rex Label无...
易用性:T-Rex Label无需下载安装,支持Github账号一键登录,上手成本极低,使用方便快捷。 泛化能力强:T-Rex Label无需额外的训练成本即可直接应用于各类场景的标注中,具有很强的泛化能力。 结论 T-Rex Label作为一款超越YOLO和GPT-4的图像自动标注工具,正以其卓越的性能和广泛的应用场景引领着数据标注行业的新纪元。
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T-Rex Label是由IDEA计算机视觉团队基于T-Rex2模型推出的自动标注工具。它能够轻松实现“一键标注”与“检测一切”，让繁琐的标注工作变得简单而高效。【 视觉提示功能 】相较于传统的语言提示，T-Rex2的视觉提示展现出更高的效率。通过直接框选prompt来生成指令，视觉提示省去了语言提示可能需要的反复措辞与修改，...