README_zh-CN.md

💫 X-AnyLabeling 💫

轻松进行数据标注，借助Segment Anything和其他强大的模型提供AI支持！

X-AnyLabeling：具备增强功能的高级自动标注解决方案

简体中文 | English

使用Segment Anything进行自动标注

功能特点：

• 支持多边形、矩形、圆形、直线和点的图像标注。
• 借助YOLOv5和Segment Anything进行自动标注。
• 文本检测、识别和KIE（关键信息提取）标注。
• 支持多种语言：英语、中文。

亮点：

• 基于检测的细粒度分类。
• 提供人脸检测和关键点检测。
• 提供先进的检测器，包括YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和DETR系列。
• 支持转换成标准的COCO-JSON、VOC-XML以及YOLOv5-TXT文件格式。

I. 安装和运行

1. 下载和运行可执行文件

• 从Releases下载并运行最新版本。

• 对于MacOS：

  • 安装完成后，转到Applications文件夹。
  • 右键单击应用程序并选择打开。
  • 从第二次开始，您可以使用Launchpad正常打开应用程序。

注意：目前我们仅为Windows操作系统提供带有图形用户界面（GUI）的可执行程序。对于其他操作系统的用户，您可以按照步骤Ⅲ的说明自行编译程序。

2. 从Pypi安装

暂未准备好，即将推出...

II. 开发

• 安装依赖包

pip install -r requirements.txt

• 生成资源：

pyrcc5 -o anylabeling/resources/resources.py anylabeling/resources/resources.qrc

• 运行应用程序：

python anylabeling/app.py

III. 构建可执行文件 编译

• 安装PyInstaller：

pip install -r requirements-dev.txt

• 构建：

请注意，在运行之前，请根据本地conda环境在anylabeling.spec文件中替换'pathex'。

bash build_executable.sh

• 移步至目录 dist/ 下检查输出。

IV. 参考资料

• 本项目继承自 Anylabeling 并在此基础上扩展了丰富的功能，非常感谢 @vietanhdev 开源如此出色的工具。
• 支持 MMPreTrain, PaddleClas, timm 等主流框架。
• 使用 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和 YOLOX, Segment Anything Models 进行自动标注。

联系我们 👋

欢迎关注 CVHub，一个有爱、有趣、有料的计算机视觉专业知识分享平台，每日为您提供原创、多领域、有深度的前沿AI科技论文解读及成熟的工业级应用解决方案，学术 | 技术 | 就业一站式服务！

Platform	Account
Wechat 💬	cv_huber
Zhihu 🧠	CVHub
CSDN 📚	CVHub
Github 🐱	CVHub

如果您在使用本项目的过程中有任何的疑问或碰到什么问题，请及时扫描以下二维码，备注“X-Anylabeing”添加微信好友！