X-AnyLabeling 数据标注工具的功能优化与使用技巧
2025-06-07 03:48:43作者:秋阔奎Evelyn
X-AnyLabeling 是一款基于 AI 辅助的数据标注工具,近期针对用户体验和功能进行了多项优化。本文将详细介绍这些改进以及专业的使用技巧,帮助用户更高效地完成标注工作。
大规模数据集加载优化
在处理大规模数据集时,工具进行了性能优化以改善初始加载速度。需要注意的是,X-AnyLabeling 主要面向中小规模数据标注场景。对于超大规模数据集,建议使用专门设计的大规模数据处理工具。
旋转框标注的正确使用方法
许多用户反馈旋转框标注功能不易发现,这是因为旋转框(Oriented Bounding Box)需要使用专门的"rotation"形状类型,而非普通的"rectangle"类型。正确使用旋转框标注需要注意以下几点:
- 在形状类型选择时明确选择"rotation"而非"rectangle"
- 旋转操作通常通过特定的控制点或快捷键实现
- 角度调整可能需要结合键盘修饰键进行精确控制
自定义模型配置技巧
X-AnyLabeling 支持用户导入自定义 ONNX 模型进行辅助标注。配置过程只需在初次使用时导入 YAML 配置文件,之后该模型会自动出现在模型列表的"Custom"选项中。关键配置要点包括:
- 确保模型文件路径在配置后保持不变
- YAML 文件需要包含正确的模型参数和类别信息
- 配置完成后无需重复导入,系统会记住用户设置
数字快捷键功能详解
最新版本新增了"数字快捷键管理器"功能,允许用户将数字键0-9绑定到特定形状和预定义标签上。这项功能极大提升了标注效率,具体使用方法如下:
- 在工具菜单中找到"数字快捷键管理器"
- 为每个数字键配置对应的形状类型和标签
- 支持配置的形状包括:矩形、旋转矩形、多边形、圆形等
- 标注时直接按数字键即可快速创建对应形状的标注
专业使用建议
- 对于常规矩形标注,推荐使用数字快捷键绑定常用标签
- 复杂形状标注时,先确认选择了正确的形状类型
- 定期检查自定义模型的配置文件路径是否有效
- 对于大批量相似标注任务,充分利用快捷键功能可以显著提升效率
X-AnyLabeling 的这些功能优化和技巧,使得数据标注工作更加高效便捷。随着AI辅助标注技术的不断发展,这类工具将在数据准备阶段发挥越来越重要的作用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137