集成 YOLO 与 SAM 系列模型的 AI 辅助标注工具，能自动预标注图像，省去手工框选和分割的重复劳动。

为 X-AnyLabeling 标注工具提供轻量可扩展的模型推理服务，把检测、分割、分类、姿态等视觉模型接成后端，方便标注时自动预标注。

面向图像、视频、音频和 3D 数据的开源标注平台，支持 AI 辅助标注、质量校验、团队协作和开发者 API，适合构建计算机视觉数据集。

一套可直接在 Colab 跑的计算机视觉教程合集，覆盖 ResNet 到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等模型，帮你快速上手训练、微调与推理。

用基础模型自动给图片打标签，再拿这些标注训练自己的监督视觉模型，省掉人工标注的环节。

用视觉语言模型自动标注目标检测数据并一键训练 YOLO 的端到端平台，支持图片和视频关键帧提取，省去手工框标注的重复劳动。

微软 Florence-2 视觉语言模型的非官方实战笔记本合集，覆盖推理、自动标注和微调，方便快速上手做目标检测、OCR 等视觉任务。

用大模型自动给科研论文打标注，结合向量检索定位相关内容，省去人工逐篇阅读和整理文献的功夫。

跨平台计算机视觉标注工具，集成 Grounding DINO 与 SAM 实现自动预标注，支持目标检测和旋转框标注，大幅减少手工画框工作量。