在数据标注中，X-AnyLabeling 是一款强大的工具，它集成了先进的 AI 推理引擎和丰富的功能特性。

专注于实际应用场景，具备高度的自主学习和自动化能力，大幅减少了重复性标注工作上的时间投入。

X-AnyLabeling 支持多种视觉任务的标注：

• 支持GPU加速推理。
• 支持一键预测所有图像。
• 支持图像和视频处理。
• 支持自定义模型和二次开发。
• 支持一键导入和导出多种标签格式，如 COCO\VOC\YOLO\DOTA\MOT\MASK\PPOCR 等；
• 支持多种图像标注样式，包括 多边形、矩形、旋转框、圆形、线条、点，以及 文本检测、识别 和 KIE 标注；
• 支持各类视觉任务，如图像分类、目标检测、实例分割、姿态估计、旋转检测、多目标跟踪、光学字符识别、图像文本描述、车道线检测、分割一切等。

X-AnyLabeling 的核心优势在于其能够高效自动地处理各种复杂的标注任务。

无论是精细的物体分割还是大规模的数据标注，X-AnyLabeling 都能够以卓越的精度和速度完成。

标注界面，如下所示：

点击“Language”可以选择中文模式的

开源地址：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/tree/main

安装指南：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/blob/main/docs/zh_cn/get_started.md

用户手册：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/blob/main/docs/zh_cn/user_guide.md

模型库参考：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/blob/main/docs/zh_cn/model_zoo.md

X-AnyLabeling提供多种模型库

更多模型库参考：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/blob/main/docs/zh_cn/model_zoo.md

1、图像分类

2、关键点检测

• 脸部关键点检测

• 姿态估计

3、车道线检测

4、多目标追踪

5、目标检测

• 水平目标检测

• 旋转目标检测（OBB）

6、光学字符识别

7、分割一切模型

• 通用场景

• 医学场景

8、图像分割

9、图像抠图

10、多任务

11、Open-Set Grounded Model

12、深度估计

13、交互式视频目标分割

X-AnyLabeling教程示例

• Classification
  • Image-Level
  • Shape-Level

• Detection
  • HBB Object Detection
  • OBB Object Detection
• Segmentation
  • Instance Segmentation
  • Binary Semantic Segmentation
  • Multiclass Semantic Segmentation
• Description
  • Tagging
  • Captioning
• Estimation
  • Pose Estimation
  • Depth Estimation
• OCR
  • Text Recognition
  • Key Information Extraction
• MOT
  • Tracking by HBB Object Detection
  • Tracking by OBB Object Detection
  • Tracking by Instance Segmentation
  • Tracking by Pose Estimation
• iVOS
• Matting
  • Image Matting

目标检测，标注示例

深度估计标注示例

关键点姿态估计，标注示例

视频分割，标注示例

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