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重复手动拉框一直以来都是数据标注中最令人头疼的部分。人工标注不准确且低效，会严重影响数据集的质量。
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人工标注费时费力今天向大家介绍一款全新的交互式AI自动标注工具：T-Rex Label，可以帮助您显著提升标注效率。T-Rex Label 支持在密集场景下进行一键标注，适用于各行各业的数据集。作为一款开箱即用的工具，它将大幅提高您的标注效率。![]()
AI 一键智能标注
T-Rex Label 如何实现提效 99%？
相信了解计算机视觉的朋友都会对刷新 SOTA 纪录的 Grounding DINO 和 T-Rex2 模型有所耳闻。这些都是由 IDEA 计算机视觉团队研发的开集目标检测模型，T-Rex Label 是由该团队基于 T-Rex2 推出的自动标注工具。接下来，我们就详细讲讲 T-Rex Label 如何借助 T-Rex2 实现“一键标注”与“检测一切”。T-Rex2 视觉提示功能相比于语言提示更高效。视觉提示可以直接框选 prompt 生成指令。语言提示在一些情况下则需要反复的措辞与修改，会消耗更多的时间。对于语言描述困难的物体，如复杂的形状或特殊的纹理，视觉提示可以有效降低语言障碍对标注过程的影响，即使在面对罕见的物体时也能提供准确高效的标注。![]()
视觉提示演示交互式视觉提示则可以让用户立即得到反馈，并在必要时进行快速修正，确保标注的准确性，提升数据质量。
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交互式视觉提示演示因此，T-Rex Label 的工作流程可以概括为：框选目标物体→ AI 一键标注→人工检查与 AI 辅助修正，省去了编排语言指令与手动拉框的过程，大大简化了标注流程，为研究人员节省了不少时间。
超越 GPT-4V, YOLOv8，效率、准确度兼备
在国外学者 Konlavach Mengsuwan 的论文[1] 中，更是直观地展示了 T-Rex 开集物体检测模型在计数方面的优势，远超 GPT-4V 和 YOLOv8！GPT-4V 作为性能最强的多模态模型模型，在物体计数的速度与准确度上远不及T-Rex。在效率方面，T-Rex 可以实现0.5秒完成一张图片推理，包含物体检测与物体计数。GPT-4V 则需要 1.05 秒才能处理一张图片。在准确度方面，T-Rex 预测准确度 R2 值为 0.923，是 GPT-4V Zero-Shot 的2.5倍，这说明 T-Rex 的图片分析结果更接近真实情况，能实现高精确度的物体检测。![]()
GPT-4 Zero-Shot VS T-RexT-Rex Label 的 AI 智能标注功能可以精准地按照提示识别物体。特别是针对高难度的复杂场景，T-Rex Label 更能展现出准确度优势。复杂场景除了物体数量，还存在物体大小、形状、角度的变异性，一些模型会在复杂场景中频频出错，因此还需要大量查缺补漏的时间。但 T-Rex Label 可以精准地识别出绝大部分物体，帮助标注员减少返工的时间。![]()
复杂场景效果演示使用预训练模型自动标注，通常需要收集数据、标注数据、微调模型、部署模型、再用于自动标注，这个周期较长，且耗时耗力。以 YOLOv8 为例，根据论文[1] 的实验结果，YOLOv8 需要花费大量的时间进行标注和训练，整个流程时长是 T-Rex 的194倍，标注的准确性也不及 T-Rex。![]()
YOLOv8 VS T-Rex卓越的零样本检测能力，让 T-Rex Label 无需额外的训练成本就可以直接应用到各类场景的标注中，具有极强的泛化能力。目前已知 T-Rex Label 在农业、工业、动物、生物、医药、OCR、零售、电子、运输、物流等多个领域的数据集上都表现优异。![]()
[1] Mengsuwan K, Palacio J C R, Ryo M. ChatGPT and general-purpose AI count fruits in pictures surprisingly well[J]. arXiv preprint arXiv:2404.08515, 2024.
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