Bildeannoteringsverktøy

Verktøyet tilbyr bildannoteringsfunksjoner tilpasset Python-baserte ML-pipelines. Det støtter opprettelse av avgrensninger, polygoner og nøkkelpunkter, tildeling av konsistente labels og organisering av annotasjoner per bilde innen en session. Annotasjoner lagres i en strukturert intern modell og kan eksporteres til vanlige formater som COCO JSON, VOC XML og YOLO TXT. Systemet vektlegger dataintegritet, inkludert koordinat-grensevalidering, label-konsistens og skjematilpasning, slik at annoterte datasett umiddelbart kan brukes i standard CV-rammeverk. Konseptuelt laster brukere inn bilder, bruker annotasjonsprimitiver og håndterer et per-bilde annoteringssett som kan eksporteres i bulk eller granskes individuelt. Den unike verdien ligger i tett samsvar med vanlige datasett-skjemaer, robust validering og enkle, skriptvennlige eksportfunksjoner som integreres i Python-datapipelines og treningsskript. Bruksområder inkluderer autonome kjørseldatasett, medisinsk bildediagnostikk og produktlokalisering i detaljhandel, hvor presise geometrer og konsistente etiketter forbedrer modellens ytelse og reproduksjonsevne.