T-Rex Label로 어노테이션 효율을 극대화하세요
T-Rex Label은 복잡한 장면의 데이터셋을 빠르게 구축할 수 있는, 즉시 사용 가능한 AI 어노테이션 도구입니다.
AI 마스크
AI 바운딩 박스
이미지 간 추론
AI 사전 어노테이션
왜 T-Rex Label인가요?
T-Rex Label은 효율적인 라벨링을 위해 설계되었습니다. 미세 조정 없이 한 번의 프롬프트만으로 브라우저에서 바로 사용할 수 있습니다.
속도를 위한 설계: 미세 조정 불필요
개방형 세트 탐지 모델이 내장된 T-Rex Label은 추가 학습이나 미세 조정 없이 원클릭 탐지를 제공하여 시간 비용을 크게 줄여줍니다.
자동화를 위한 설계 — 한 번의 프롬프트로 배치 어노테이션
시각적 프롬프트를 제공하기만 하면 T-Rex Label이 복잡한 장면 내의 유사한 대상을 자동으로 식별하고 이미지 전체에 프롬프트를 전파합니다.
편의성을 위한 설계: 설정 불필요
T-Rex Label은 설치나 설정이 필요 없는 브라우저 기반 어노테이션 도구입니다. 팀이 즉시 시작할 수 있으며 유지 관리 비용을 최소화합니다.
모든 산업 및 사용 사례에 적합
뛰어난 제로샷 탐지 기능을 활용하여 T-Rex는 미세 조정 없이 산업 전반에 걸쳐 복잡한 장면의 어노테이션을 가능하게 합니다.
간편한 통합
T-Rex Label은 주요 데이터 형식의 가져오기 및 내보내기를 지원하여 비전 AI 워크플로우에 원활하게 연결됩니다.
Kaggle Datasets
Roboflow Universe
ModelScope
Hugging Face
Label Studio
FiftyOne
PyToch
TensorFlow
Keras
Roboflow Train업계 인정
T-Rex Label은 이미 수만 명의 컴퓨터 비전 엔지니어가 어노테이션 프로세스를 가속화하고 고품질 데이터셋을 구축하는 데 도움을 주었습니다.
T-Rex2 is a powerhouse in the world of multi-modal AI, designed to excel in a variety of real-world applications. Whether you're in agriculture, industry, livestock monitoring, biology, medicine, OCR, retail, electronics, transportation, or logistics, T-Rex2 has got you covered!
M
Mayur Asodara
CV Engineer
I have to say I was very impressed by T-Rex2 model's performance. For context, I only annotated 3 objects(visual prompts) in each of the attached images and the model was able to detect the rest. Worked much better than text prompts for me.
E
Eric Kimwatan
Data Scientist
T-Rex Label is so easy to use with zero-shot object detection ability, especially in detecting rare objects in large quantities. For my recent CV projects, I quickly finished annotation tasks with no hassle. Highly recommended!
W
William Liu
Principal System Architect
T-Rex2 breaks free from the limitations of traditional models. It takes visual prompts as input. You can give input by drawing a bounding box around an object and it will detect the rest of the similar objects in that image. It also recognizes objects outside of its initial training set without retraining.