RectLabel

RectLabel es una innovadora herramienta de código abierto para el etiquetado de imágenes fuera de línea diseñada para facilitar y agilizar las tareas de detección y segmentación de objetos. Esta herramienta está diseñada para usuarios que requieren una solución versátil y eficiente para diversas necesidades de etiquetado, ofreciendo un conjunto integral de funciones para mejorar la precisión y la velocidad de los procesos de etiquetado de imágenes.

Características principales:

Diversas herramientas de etiquetado: RectLabel proporciona una gama de herramientas de etiquetado que incluyen cuadros delimitadores, polígonos, curvas cúbicas-bezier, líneas y puntos. Esta variedad permite a los usuarios etiquetar imágenes de la manera que mejor se adapte a sus requisitos específicos de detección y segmentación de objetos.

Modela segmenta cualquier cosa: los usuarios pueden etiquetar polígonos y píxeles utilizando modelos avanzados de segmenta cualquier cosa, lo que permite anotaciones precisas y detalladas.

Etiquetado automático con Core ML: la herramienta admite el etiquetado automático utilizando modelos Core ML, lo que puede acelerar significativamente el proceso de etiquetado.

Reconocimiento de texto: el reconocimiento automático de texto para líneas y palabras está disponible, lo que facilita la anotación de imágenes con elementos textuales.

Formatos de exportación: RectLabel permite exportar anotaciones en varios formatos como COCO, Labelme, CreateML, YOLO, DOTA y CSV, asegurando la compatibilidad con diferentes marcos y plataformas de aprendizaje automático.

Escenarios de aplicación:

Análisis de imágenes aéreas: en el análisis de imágenes aéreas, los usuarios pueden etiquetar cuadros delimitadores orientados para identificar objetos desde una perspectiva aérea, lo cual es crucial en campos como la planificación urbana y el monitoreo ambiental.

Imágenes médicas: para imágenes médicas, la capacidad de RectLabel para etiquetar puntos clave con un esqueleto y utilizar pinceles y superpíxeles para el etiquetado de píxeles es invaluable, lo que ayuda en la identificación y segmentación de estructuras anatómicas.

Gestión de inventario y venta minorista: en el comercio minorista, la herramienta se puede utilizar para el reconocimiento automático de texto para anotar etiquetas de productos y códigos de barras, lo que ayuda en la gestión de inventario y los sistemas de pago automáticos.

Conclusión: 

RectLabel se destaca como una herramienta de anotación de imágenes integral y fácil de usar, ideal para profesionales e investigadores en campos que requieren detección y segmentación de objetos detallada. Su amplio conjunto de funciones, combinado con la flexibilidad de varios formatos de exportación, lo convierte en un activo valioso para una amplia gama de aplicaciones, desde imágenes aéreas hasta imágenes médicas y venta minorista. Esta herramienta no solo mejora la eficiencia de las tareas de anotación sino que también contribuye al avance de los modelos de aprendizaje automático en diversos dominios.