项目名称：AutoLabel Dock 核心功能介绍： 不使用训练和自动标注的话，这就是一个**轻量的目标检测标注工具**，像labelimg一样 模型辅助自动标注，大大减轻标注工作量（可选LocateAnything，一句话让ai帮你标） 集成模型训练，打通了**标注–训练**流水线，自动划分数据集，标注完成立马开训 标注->训练->自动标注->修正->继续训练，以少量数据标注大量数据的正向迭代循环 其实就是一个普通的标注工具，结合实际的应用场景vibe的一个工具，相信有不少人会遇到需要不断加新样本、反复训练的情况，该工具提供了快捷标注、一键训练的流程，帮助使用者快速构建数据集、训练模型，除此之外还包括以下特性： 保存训练参数为模板：参数面板包含了常用参数，面对多个场景不同的训练参数，可以将不同场景的参数保存为模板 Tag标签系统：可以给图像设置一个独立于标注的Tag，训练时通过tag筛选数据集子集进行训练 筛选：可以根据标签、是否标注/确认、tag筛选图像 小工具：内置根据标注裁剪图像。实际是一个脚本运行的快捷入口，可自行添加脚本 下面是程序截图： ...