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...
T-Rex Label 是一款高效的智能标注工具。不同于传统手工标注工具或预训练模型标注工具,T-Rex Label 基于自研 T-Rex2 模型的零样本检测能力,直接适用于各行各业的复杂场景标注,大幅提升研究效率。 核心特性: 一键标注:T-Rex Label 专注于解决密集场景标注费时问题,开创性地使用了视觉提示作为输入,一键框选prompt ...
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...
零样本检测能力: 基于先进的AI模型,T-Rex Label无需针对特定场景或数据进行模型微调,即可直接应用于各类复杂场景。 跨行业适用性: T-Rex Label适用于农业、工业、生物医药等多个行业,展现出强大的泛化能力。 用户友好的界面: 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。 交互式...
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 ...
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...
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...
高效性:T-Rex Label通过视觉提示实现一键标注,省去了编排语言指令和手动拉框的过程,标注效率提升显著。 准确性:T-Rex2模型的零样本检测能力使得T-Rex Label能够准确识别各种复杂场景中的目标物体,标注结果更加可靠。 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: T-Rex Label is an advanced annotation tool powerd by T-Rex2, specifically designed to handle the complexities of various industries and scenarios. It is the ideal choice for those aiming to streamline their workflows and effortlessly create high-quality datasets. ...
T-Rex2是一种前沿的目标检测模型,以其独特的识别图像中物体的方法脱颖而出。与传统模型只能识别固定类别不同,T-Rex2利用文本和视觉提示的组合,使其能够在没有事先特定训练的情况下识别各种物体。这一特性使其非常多才多艺,并适用于农业、医学和交通等多个领域。该模型的零样本能力意味着它可以即时适应新物体,这...