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...
在准确度方面,T-Rex 预测准确度R方值为 0.923,是 GPT-4V Zero-Shot 的2.5倍,这说明 T-Rex 的图片推理结果更接近真实情况,能实现高精确度的物体检测。T-Rex Label 的 AI 智能标注功能可以精准的按照提示识别物体。特别是针对高难度的复杂场景,T-Rex Label 更能展现出准确度优势。复杂场景除了物体数量,还存在...
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...
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 ...
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。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,我们有理由相信T-Rex Label将在未来发挥更加重要的作用,为人工智能和计算机视觉领域的发展贡献更大的力量。相关...
2175 -- 0:37 App YOLO实现的AI纯视觉识别,主打一个流畅 1116 -- 14:05 App 【EasyClick】【IOSusb版】IOS17.0-17.3中控投屏群控部署教程 1313 -- 6:20 App 【IPA签名篇】【IOSusb】1.EasyClick签名简介 1333 -- 13:35 App 【EasyClick】【YOLO】EC环境部署与代码调用方法 4397 -- 7:44 App 【...
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，...
T-Rex Label 是一款基于零样本检测模型 T-Rex2 打造的智能数据标注工具,打破了传统模型对训练数据的依赖,直接以视觉提示作为输入,对比纯手动或YOLO辅助的智能数据标注工具,极大提高标注效率!本期视频展示了 T-Rex Label 在交通场景数据标注中的广泛应用,包括车位检测