RectLabel 4+

用於物體檢‪測‬

Ryo Kawamura

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截圖

簡介

RectLabel 是一款用於物件偵測和分割的離線影像標註工具。

主要特徵:
使用 Segment Anything 模型標記多邊形和像素
使用 Core ML 模型自動標記
自動文字辨識線條和單字
標示三次貝塞爾曲線、線段和點
航空影像中面向標籤的邊界框
用骨架標記關鍵點
使用畫筆和超像素標記像素
快速設定物件、屬性、熱鍵和標籤
在圖庫視圖中搜尋物件、屬性、圖像名稱和備忘錄
匯出為 COCO、Labelme、CreateML、YOLO 和 DOTA 格式
匯出索引顏色掩模影像和灰階掩模影像
視訊轉影像幀、增強影像等。

如何使用
https://rectlabel.com/help

隱私權政策
https://rectlabel.com/privacy

使用條款
https://rectlabel.com/terms

將問題發佈到我們的 Github 問題頁面。
https://github.com/ryouchinsa/Rectlabel-support/issues

有疑問嗎?向我們的支援團隊發送電子郵件。
support@rectlabel.com

下載我們的人員資料集。
https://huggingface.co/datasets/rectlabel/datasets/resolve/main/person.zip

矩形標籤專業版適合長期使用,與標準矩形標籤有2點不同。
- 許可證可以透過一次性付款的方式購買。並且許可證對應於大量購買。
- 沒有網路連接,因為沒有應用程式內購買。為了檢查應用程式內購買狀態,開發人員通常會連接到自己的伺服器。

新內容

版本 2024.09.20

- Improved the YOLO format so that you can save object names combined with attributes in "_name.txt" file. When train, use Export YOLO feature and check on the "Export only used names" option, all "_name.txt" files are scanned and the new objects table created, based on the objects table, each object index is written in each YOLO text file.
- Improved exporting features of Create ML, Classification, COCO, YOLO, DOTA formats so that you can resize images and split them into train/val/test folders at once.
- Corresponded to the Depth Anything model and DEtection TRansformer (DETR) model.
- Improved running YOLOv5/v8 models using VNImageCropAndScaleOptionCenterCrop for classification models and VNImageCropAndScaleOptionScaleFit for detection/segmentation/pose/obb models.
- Added "Search incorrectly predicted images" to show training images which predicted labels and boxes are incorrect compared with the current annotations. Such as "Not detected", "Not classified", and "Falsely detected".
- Added hotkeys of "Copy as erase mask", "Cut using erase mask", and "Start SAM preprocessing".

評分與評論

3.5(滿分 5 分)
2 則評分

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