T-Rex Label

ツールの紹介：

T-Rex Label複雑なシーンデータセットの効率的な構築に焦点を当てた、すぐに使えるオンラインAIデータラベリングプラットフォームです。Grounding DINO、SAM3などの多種のオープンセット検出モデルを内蔵しており、微調整なしでワンタッチでターゲットを検出でき、COCO、YOLOなどの主流データセットフォーマットと互換性があり、インテリジェントセグメンテーション、インテリジェントフレーム、クロスグラフ推論、AI事前マーキングなどのコア機能を提供します。ツールはブラウザベースで実行され、インストールと展開が不要で、1ラウンドのプロンプトをサポートしてクロスマップバッチ注釈を実現し、注釈時間とメンテナンスコストを大幅に削減し、農業、工業などの多くの分野の画像およびビデオ注釈のニーズに広く使用できます。

主な機能：

• 内蔵マルチAIモデル、ゼロサンプル検出マーキング
• スマート分割とスマート枠注釈
• クロスグラフ推論、バッチ類似オブジェクト注釈
• COCO、YOLOマルチデータセットフォーマットに対応
• ブラウザ側で実行され、インストールは不要
• 画像とビデオのマルチタイプ注釈のサポート

使用シーン：

• 農業：作物モニタリングシナリオにおける植物や害虫の画像マーキングにより、作物の成長追跡や害虫の識別に役立ちます。
• 産業分野：インテリジェントマニュファクチャリングにおける部品欠陥検出のための画像タグ付け、AI検出モデルのトレーニングデータセットの構築
• セキュリティ：AIセキュリティモデルのトレーニングと最適化をサポートする監視ビデオ内のオブジェクト検出マーキング
• 自動運転分野：道路シーンの画像とビデオオブジェクトのマーキング、自動運転モデルのデータサポート

対象者グループ：

• AIアルゴリズムエンジニア、データセットアノテーション担当者、農業/産業用AIアプリケーション

  ユニークな利点：

• 微調整なしのゼロサンプル検出：内蔵のオープンセット検出モデルは、追加のトレーニングなしで直接ラベル付けでき、事前トレーニング時間とコストを大幅に節約できます。
• クロスマップバッチ注釈の効果：1回のボックス選択プロンプトで、類似したターゲットを自動的に識別し、クロスマップバッチ注釈を完了できます。
• 軽量で導入負荷のない：ブラウザベースのオンラインツールにより、ローカルソフトウェアや導入環境をインストールする必要がなく、チームは迅速に導入でき、使用コストとメンテナンスコストを削減できます。
• 多モデル多フォーマット互換性：多種の主流視覚モデルとデータセット出力フォーマットをサポートし、異なる分野の複雑なマーキングニーズに適応する

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