PaddleCV-SIG/PaddleLabel

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飞桨智能标注，让标注快人一步

简介

PaddleLabel 是基于飞桨 PaddlePaddle 各个套件功能提供的配套标注工具。目前支持对分类、检测、分割、OCR 四种常见的计算机视觉任务数据集进行标注和管理，除基础的手动标注功能外也支持深度学习辅助标注，可以有效地提升标注效率。您可以使用 PaddleLabel 快捷高效地标注自定义数据集，之后将其导出使用飞桨套件进行模型训练。

PaddleLabel 的代码分布于三个项目中，本项目包含 PaddleLabel 的 Web 后端实现。PaddleLabel-Frontend 是基于 React 和 Ant Design 构建的前端，PaddleLabel-ML 是基于飞桨实现的自动和交互式深度学习辅助标注后端。

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特性

简单一行 pip install 安装，手动标注直观易操作，机器学习后端安装即用无需复杂配置，极易上手
高效支持交互式分割和多种预标注，显著提升标注效率和精度
灵活分类支持单分类和多分类标注，分割支持多边形、笔刷及交互式分割等多种工具，方便您根据场景灵活选择标注方式
全流程 与飞桨其它套件紧密配合，帮助您高效完成数据标注、模型训练与导出等全流程操作

技术交流

如果您有任何使用问题、产品建议、功能需求, 可以提交 Issues与开发团队交流
欢迎您扫码加入 PaddleLabel 微信群和小伙伴们一起交流学习。如果二维码过期可以添加开发同学微信 linhandev 进群

使用教程

进行标注

深度学习辅助标注

训练教程

AI Studio 项目

社区贡献

贡献者

感谢下列开发者参与或协助 PaddleLabel 的开发、维护、测试等：linhandev、cheneyveron、RotPublic、ztty8888、haoyuying、monkeycc、geoyee、Youssef-Harby、yzl19940819

参与开发

PaddleLabel项目是团队合作的成果，我们十分欢迎感兴趣的大佬加入项目的开发和维护。如果您对参与项目建设感兴趣，请通过微信交流群联系开发团队。有关后端实现的详细信息，请参阅开发者指南。

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学术引用

@misc{paddlelabel2022,
    title={PaddleLabel, an effective and flexible tool for data annotation},
    author={PaddlePaddle Authors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel}},
    year={2022}
}

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