Outils 画像注釈ツール simples et intuitifs

Explorez des solutions 画像注釈ツール conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

画像注釈ツール

  • Capturez et organisez vos captures d'écran sans effort grâce à l'IA.
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    Qu'est-ce que Screenshot AI ?
    Screenshot AI est une application intelligente conçue pour améliorer votre expérience avec les captures d'écran. Elle simplifie le processus de capture, d'organisation et de récupération des captures d'écran en utilisant des capacités d'IA. Avec des fonctionnalités telles que le balisage automatique et des fonctions de recherche faciles, vous pouvez gérer vos données visuelles plus efficacement. Cette application vous permet de prendre des captures d'écran sans effort, de les rogner, d'annoter et de les stocker sans désordre. Parfait pour les utilisateurs qui traitent constamment des informations visuelles, Screenshot AI s'assure que vous ne perdez jamais de vue des images précieuses.
    Fonctionnalités principales de Screenshot AI
    • Organisation basée sur l'IA
    • Capture rapide de captures d'écran
    • Outils d'annotation
    • Partage de captures d'écran
  • SegAgent est un cadre d'agent d'IA permettant une segmentation sémantique interactive des images via des invites conversationnelles et le Segment Anything Model.
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    Qu'est-ce que SegAgent ?
    SegAgent est un cadre Python qui orchestre des agents d'IA pour effectuer une segmentation d'images sémantiques par interaction en langage naturel. En combinant la compréhension linguistique basée sur GPT avec le Segment Anything Model (SAM), il convertit les invites utilisateur — telles que « segmenter la région de la tumeur » ou « affiner autour des bords » — en masques précis. L’agent conserve le contexte conversationnel, supporte un raffinement itératif des résultats de segmentation et peut intégrer des modèles personnalisés ou des étapes de post-traitement. Il fournit une API extensible, des outils en ligne de commande et des exemples de notebooks Jupyter. SegAgent accélère les workflows d’annotation, réduit l’effort manuel de traçage et permet aux développeurs d’incorporer des capacités de segmentation conversationnelle dans des pipelines ou applications plus larges.
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