一个网站开发北京今天出现什么情况了
在上一篇文章中，我们以通用版面分析服务为例，展示了从模型发布到API集成的完整流程。如果你成功完成了这些步骤，值得庆祝！这不仅意味着你已成功安装PaddleX，还掌握了利用它发布OCR和目标检测等大模型服务的能力，这离创建属于你的RAG解析平台仅一步之遥。现在，你已经拥有百度飞桨提供的通用开源模型部署能力，可以满足一些基础需求。然而，要进一步满足企业的特定需求，还需要对行业数据进行标注，并利用这些数据集进行模型训练，从而打造适用于垂直领域的定制化模型。这种垂类模型能够深入挖掘企业特定场景的信息，更精确地服务于业务目标，最终带来更大的应用价值。
工欲善其事，必先利其器
正如古语所言：“工欲善其事，必先利其器。”想要高效、准确地标注优质的垂类数据集，选择一款合适的标注工具至关重要。在下文中，我将介绍几款开源标注工具，这些工具都经过我的亲身体验，适合处理不同的标注需求。我会详细讲解每款工具的主要功能、支持的标注类型，以及它们在特定场景中的优势，以帮助你找到最合适的标注工具，为高质量的数据集奠定坚实基础。
PPOCRLabelv2
PPOCRLabel 是一款专为 OCR 任务设计的半自动化图像标注工具，能够大大提高标注效率。它集成了 PP-OCR 模型，可自动标注文本区域并重新识别，帮助用户快速完成标注工作。该工具由 Python3 和 PyQT5 编写，导出的数据格式可直接用于 PaddleOCR 的模型训练。
支持标签图形：
- 矩形框
- 正方形框
- 多点框
支持的标注场景：
- 表格
- 版面
- 不规则文本
- 关键信息
数据导出格式：
- COCO
- Paddle Table格式
- Json
启动后界面：
表格标注示意图：
开源地址：
https://github.com/PFCCLab/PPOCRLabel
Labelme
LabelMe 是一款为计算机视觉研究设计的图像标注工具，提供 Web 和 GUI 两种界面模式，满足不同场景需求。Web 界面支持多人协作标注，适合团队项目和分布式任务，便于数据共享和进度跟踪；而 GUI 界面更适合单人使用，提供直观的交互体验，非常适合经验丰富的独立标注者。
支持标签图形：
- 矩形框
- 正方形框
- 多点框
支持的标注场景：
- 表格
- 版面
- 不规则文本
- 关键信息
数据导出格式：
- COCO
- VOC
启动后界面：
实例分割示意图：
开源地址：
https://github.com/wkentaro/labelme
Label Studio
Label Studio 是一款功能丰富的开源数据标注工具，提供基于 Web 的界面，支持多人协作，适合团队在同一平台上管理多个项目和用户。它不仅支持多种数据类型（如文本、图像、音频、视频），还提供丰富的标注模板，能够满足从简单标注到复杂任务的需求。对于需要灵活处理多种数据类型的团队来说，Label Studio 提供了高效的解决方案，有助于提升标注工作流的规范性和效率。
支持标签图形：
- 矩形框
- 正方形框
- 多点框
支持的标注场景：
- 表格
- 版面
- 不规则文本
- 关键信息
数据导出格式：
- COCO
- VOC
启动界面：
示意图：
项目管理示意图（上图）
数据管理器（上图）
整体说明（上图）
Label Studio支持多账号管理，支持分组标注，可以根据自己的项目来建立标注分组，多人同时标注。
开源地址：
https://github.com/HumanSignal/label-studio/
展望
以上介绍的开源标注工具如 PPOCRLabel、LabelMe 和 Label Studio 都各具特色，适用于不同的标注需求。当然，开源社区中还有其他工具同样优秀，如 VoTT、labelImg、roLabelImg，用户可根据具体需求选择。我们列出了这些工具的开源地址，供大家自行探索。后续会专门探讨不同场景下如何选择合适的工具以及相应的标注技巧，如文字检测、版面分析、表格、关系识别等。高质量的标注数据对模型精度至关重要，是构建高性能 OCR 和目标检测模型的关键一步。随着对数据标注需求的增加，掌握标注技能不仅有助于个人技术成长，也具有很强的市场应用前景。希望后续文章能够帮助大家掌握这一实用技能。
如何学习大模型
现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。
作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。
下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。
一、AGI大模型系统学习路线
很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。
二、AI大模型视频教程
三、AI大模型各大学习书籍
四、AI大模型各大场景实战案例
五、结束语
学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。
再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。
因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。