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在人工智能飞速发展的时代,机器已经具备人的视觉、听觉、语义识别的能力。要让机器变得越来越“聪明”,需要大量优质的标注数据来提升机器学习的准确性。可以说,数据是人工智能技术实现的重中之重,数据标注的准确性影响着算法模型训练的表现。
多种2D矩形框标注模式，从单标签到多标签，从目标追踪到复杂状态标注，都能满足需求
多边形目标标注，满足各种类型目标，从特殊目标到语像素级语义分割
人体打点，人脸打点，手势打点，骨骼打点，各种目标点位标注。
支持各种类型的语义分割标注，从全景图到单目标，以及发丝级分割等
点云类项目的标注，包括3D点云立体框，23D融合框，连续点云帧标注，以及点云分割标注等
根据规则对图片进行清洗，留下符合规则要求的图片
