# X-AnyLabeling

**Repository Path**: springni/X-AnyLabeling

## Basic Information

- **Project Name**: X-AnyLabeling
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-22
- **Last Updated**: 2026-06-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<div align="center">
  <p>
    <a href="https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/" target="_blank">
      <img alt="X-AnyLabeling" height="200px" src="https://github.com/user-attachments/assets/0714a182-92bd-4b47-b48d-1c5d7c225176"></a>
  </p>

[简体中文](README_zh-CN.md) | [English](README.md)

</div>

<p align="center">
    <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-LGPL%20v3-blue.svg"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/github/v/release/CVHub520/X-AnyLabeling?color=ffa"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.11+-aff.svg"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-pink.svg"></a>
    <a href=""><img src="https://img.shields.io/github/downloads/CVHub520/X-AnyLabeling/total?label=downloads"></a>
    <a href="https://modelscope.cn/collections/X-AnyLabeling-7b0e1798bcda43"><img src="https://img.shields.io/badge/modelscope-X--AnyLabeling-6750FF?link=https%3A%2F%2Fmodelscope.cn%2Fcollections%2FX-AnyLabeling-7b0e1798bcda43"></a>
</p>

![](https://user-images.githubusercontent.com/18329471/234640541-a6a65fbc-d7a5-4ec3-9b65-55305b01a7aa.png)

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</video>

<details>
<summary><strong>自动训练</strong></summary>

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</video>
</details>

<details>
<summary><strong>自动标注</strong></summary>

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</video>
</details>

<details>
<summary><strong>检测一切</strong></summary>

<img src="https://github.com/user-attachments/assets/7f43bcec-96fd-48d1-bd36-9e5a440a66f6" width="100%" />
</details>

<details>
<summary><strong>分割一切</strong></summary>

<img src="https://github.com/user-attachments/assets/208dc9ed-b8c9-4127-9e5b-e76f53892f03" width="100%" />
</details>

<details>
<summary><strong>可提示概念定位</strong></summary>

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</video>
</details>

<details>
<summary><strong>视觉问答</strong></summary>

<video src="https://github.com/user-attachments/assets/53adcff4-b962-41b7-a408-3afecd8d8c82" width="100%" controls>
</video>
</details>

<details>
<summary><strong>聊天机器人</strong></summary>

<img src="https://github.com/user-attachments/assets/56c9a20b-c836-47aa-8b54-bad5bb99b735" width="100%" />
</details>

<details>
<summary><strong>图像分类器</strong></summary>

<video src="https://github.com/user-attachments/assets/0652adfb-48a4-4219-9b18-16ff5ce31be0" width="100%" controls>
</video>
</details>

<details>
<summary><strong>视频分类器</strong></summary>

<video src="https://github.com/user-attachments/assets/33a57390-683d-4a24-b0cf-3668af5f7a13" width="100%" controls>
</video>
</details>

<details>
<summary><strong>OCR识别</strong></summary>

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</video>
</details>

## 🥳 新功能

- `2026-06-20`: 新增 [TrackTrack](./examples/multiple_object_tracking/README.md) 多目标跟踪算法。
- `2026-06-19`: 新增 PP-OCRv6 模型，支持多语言文本检测与识别。
- `2026-06-18`: 新增 [SCRFD 10G KPS](./examples/estimation/face_estimation/README.md)，支持人脸检测与五点人脸关键点标注。
- `2026-06-15`: 新增橡皮擦功能，支持快速移除多边形和折线标注的顶点。
- `2026-06-06`: 新增 [LocateAnything](./examples/grounding/locateanything/README.md) 支持，覆盖开放词汇视觉定位、指点定位和场景文本检测。
- `2026-05-23`: 新增支持 [视频分类器](./docs/zh_cn/video_classifier.md) 标注面板，支持时间轴片段分类、片段描述、AI 自动切分视频与描述生成。
- `2026-04-26`: 新增客户端（本地 ONNX）支持 [SAM 3](./examples/grounding/sam3/README.md) 文本驱动分割。
- `2026-04-25`: 新增支持 [GeCo2](./examples/counting/geco2/README.md) 目标计数模型。
- `2026-04-19`: 新增标注检查状态流程，便于快速复核已标注图片。
- `2026-04-19`: 新增支持 YOLO 模型 TensorRT 后端推理。
- `2026-04-18`: 新增支持将标注可视化结果导出为图片或视频。
- `2026-04-18`: 新增支持 [PaddleOCR](./docs/zh_cn/paddle_ocr.md) 文档解析与智能文字识别标注面板。
- `2026-04-01`: 新增支持日语和韩语界面语言（`ja_JP`、`ko_KR`）。
- `2026-03-22`: 新增支持在 GUI 中通过内置设置面板直接调整常用选项。
- `2026-03-10`: 新增支持从矩形生成 3D Cuboid 对象标注。
- `2026-03-01`: 完成 PyQt5 到 PyQt6 的升级重构（Beta 版本），并同步修复与优化若干功能细节。
- 更多详情，请参考[更新日志](./CHANGELOG.md)

## 简介

**X-AnyLabeling** 是一款基于AI推理引擎和丰富功能特性于一体的强大辅助标注工具，其专注于实际应用，致力于为多模态数据工程师提供工业级的一站式解决方案，可自动快速进行各种复杂任务的标定。

此外，我们强烈推荐您尝试 [X-AnyLabeling-Server](https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling-Server)，这是一个简单、轻量级且可扩展的框架，为 X-AnyLabeling 提供远程推理能力。

## 新特性

<img src="https://github.com/user-attachments/assets/c65db18f-167b-49e8-bea3-fcf4b43a8ffd" width="100%" />

- 支持远程推理服务。
- 支持 `ONNX Runtime`、`TensorRT`、`OpenCV DNN` 等灵活后端加速推理。
- 支持一键预测所有图像。
- 支持`图像`和`视频`处理。
- 支持`英文`、`中文`、`日文`、`韩文` 四种界面语言。
- 支持自定义模型和二次开发。
- 支持一键导入和导出多种标签格式，如 `COCO`、`VOC`、`YOLO`、`DOTA`、`MOT`、`MASK`、`PPOCR`、`MMGF`、`VLM-R1`、`ShareGPT` 等；
- 支持多种图像标注样式，包括 `多边形`、`矩形`、`长方体`、`旋转框`、`圆形`、`线条`、`点`，以及 `文本检测`、`识别` 和 `KIE` 标注；
- 支持各类视觉任务，如`图像分类`、`目标检测`、`实例分割`、`姿态估计`、`旋转检测`、`多目标跟踪`、`光学字符识别`、`图像文本描述`、`车道线检测`、`分割一切`、`视觉问答`、`文档解析`等。

## 模型库

| **任务类别** | **支持模型** |
| :--- | :--- |
| 🖼️ **图像分类** | YOLOv5-Cls, YOLOv8-Cls, YOLO11-Cls, InternImage, PULC |
| 🎯 **目标检测** | YOLOv5/6/7/8/9/10, YOLO11/12/26, YOLOX, YOLO-NAS, D-FINE, DAMO-YOLO, Gold_YOLO, RT-DETR, RF-DETR, DEIMv2 |
| 🖌️ **实例分割** | YOLOv5-Seg, YOLOv8-Seg, YOLO11-Seg, YOLO26-Seg, Hyper-YOLO-Seg, RF-DETR-Seg |
| 🏃 **姿态估计** | YOLOv8-Pose, YOLO11-Pose, YOLO26-Pose, DWPose, RTMO |
| 😀 **人脸估计** | SCRFD, YOLOv6Lite-Face |
| 👣 **目标跟踪** | TrackTrack, Bot-SORT, ByteTrack, SAM2/3-Video |
| 🔄 **旋转目标检测** | YOLOv5-Obb, YOLOv8-Obb, YOLO11-Obb, YOLO26-Obb |
| 📏 **深度估计** | Depth Anything |
| 🧩 **分割一切** | SAM 1/2/3, SAM-HQ, SAM-Med2D, EdgeSAM, EfficientViT-SAM, MobileSAM |
| ✂️ **图像抠图** | RMBG 1.4/2.0 |
| 💡 **候选框提取** | UPN |
| 🏷️ **图像标记** | RAM, RAM++ |
| 📄 **光学字符识别** | PP-OCRv4, PP-OCRv5, PP-OCRv6 |
| 🧾 **综合版面分析** | PP-DocLayoutV3 |
| 📑 **文档解析** | PaddleOCR-VL, PaddleOCR-VL-1.6 |
| 🗣️ **视觉基础模型** | Rex-Omni, Florence2 |
| 👁️ **视觉语言模型** | Qwen3-VL, Gemini, ChatGPT, GLM |
| 🛣️ **车道线检测** | CLRNet |
| 🔢 **目标计数** | CountGD, GeCO, GeCo2 |
| 📍 **视觉定位** | Grounding DINO, YOLO-World, YOLOE, SAM 3, LocateAnything |
| 📚 **其他** | 👉 [model_zoo](./docs/en/model_zoo.md) 👈 |

## 文档

0. [远程推理服务](https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling-Server)
1. [安装文档](./docs/zh_cn/get_started.md)
2. [用户手册](./docs/zh_cn/user_guide.md)
3. [命令行界面](./docs/zh_cn/cli.md)
4. [自定义模型](./docs/zh_cn/custom_model.md)
5. [常见问题答疑](./docs/zh_cn/faq.md)
6. [聊天机器人](./docs/zh_cn/chatbot.md)
7. [视觉问答](./docs/zh_cn/vqa.md)
8. [图像分类器](./docs/zh_cn/image_classifier.md)
9. [视频分类器](./docs/zh_cn/video_classifier.md)
10. [文档解析与智能文字识别](./docs/zh_cn/paddle_ocr.md)

## 示例

- [Classification](./examples/classification/)
  - [Image-Level](./examples/classification/image-level/README.md)
  - [Shape-Level](./examples/classification/shape-level/README.md)
- [Detection](./examples/detection/)
  - [HBB Object Detection](./examples/detection/hbb/README.md)
  - [OBB Object Detection](./examples/detection/obb/README.md)
- [Segmentation](./examples/segmentation/README.md)
  - [Instance Segmentation](./examples/segmentation/instance_segmentation/)
  - [Binary Semantic Segmentation](./examples/segmentation/binary_semantic_segmentation/)
  - [Multiclass Semantic Segmentation](./examples/segmentation/multiclass_semantic_segmentation/)
- [Description](./examples/description/)
  - [Tagging](./examples/description/tagging/README.md)
  - [Captioning](./examples/description/captioning/README.md)
- [Estimation](./examples/estimation/)
  - [Face Estimation](./examples/estimation/face_estimation/README.md)
  - [Pose Estimation](./examples/estimation/pose_estimation/README.md)
  - [Depth Estimation](./examples/estimation/depth_estimation/README.md)
- [OCR](./examples/optical_character_recognition/)
  - [Text Recognition](./examples/optical_character_recognition/text_recognition/)
  - [Key Information Extraction](./examples/optical_character_recognition/key_information_extraction/README.md)
- [MOT](./examples/multiple_object_tracking/README.md)
  - [Tracking by HBB Object Detection](./examples/multiple_object_tracking/README.md)
  - [Tracking by OBB Object Detection](./examples/multiple_object_tracking/README.md)
  - [Tracking by Instance Segmentation](./examples/multiple_object_tracking/README.md)
  - [Tracking by Pose Estimation](./examples/multiple_object_tracking/README.md)
- [iVOS](./examples/interactive_video_object_segmentation)
  - [SAM2-Video](./examples/interactive_video_object_segmentation/sam2/README.md)
  - [SAM3-Video](./examples/interactive_video_object_segmentation/sam3/README.md)
- [Matting](./examples/matting/)
  - [Image Matting](./examples/matting/image_matting/README.md)
- [Vision-Language](./examples/vision_language/)
  - [Rex-Omni](./examples/vision_language/rexomni/README.md)
  - [Florence 2](./examples/vision_language/florence2/README.md)
- [Counting](./examples/counting/)
  - [GeCo](./examples/counting/geco/README.md)
  - [GeCo2](./examples/counting/geco2/README.md)
- [Grounding](./examples/grounding/)
  - [YOLOE](./examples/grounding/yoloe/README.md)
  - [SAM 3](./examples/grounding/sam3/README.md)
  - [LocateAnything](./examples/grounding/locateanything/README.md)
- [Training](./examples/training/)
  - [Ultralytics](./examples/training/ultralytics/README.md)

## 贡献指南

我们欢迎社区协作！**X‑AnyLabeling** 项目的成长离不开开发者们的共同参与，无论是修复 Bug、优化文档、还是添加新功能，您的贡献都非常宝贵。

在参与前请阅读我们的 [贡献指南](./CONTRIBUTING.md)，并在提交 Pull Request 前确认您已同意 [贡献者许可协议 (CLA)](./CLA.md)。

如果你觉得这个项目有帮助，请点亮右上角的⭐星标⭐。如有任何问题或疑问，欢迎[创建 issue](https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/issues) 或发送邮件至 cv_hub@163.com。

衷心感谢每一位为项目贡献力量的朋友 🙏

## 许可

本项目遵循 [GPL-3.0 license](./LICENSE) 协议，完全开源免费，初衷是希望让更多开发者、研究者和企业能够便捷地使用 AI 应用平台，推动整个行业的发展。我们鼓励大家自由使用（包括商业用途），也可以基于本项目添加功能并进行商业化，但必须保留品牌标识并标注源项目地址。

此外，为了了解 X-AnyLabeling 的生态和使用情况，如果您将本项目用于学术、科研、教学或是企业用户，请在此[填写登记表](https://forms.gle/MZCKhU7UJ4TRSWxR7)。此登记仅用于统计使用情况，不会产生任何费用，我们会对信息严格保密。

X-AnyLabeling 由个人独立开发和维护。如果本项目对您有所帮助，欢迎通过下方捐赠链接支持项目持续发展，您的支持是对我最大的鼓励！如对项目有任何疑问或希望合作，欢迎随时微信联系：ww10874。

## 赞助

| **微信支付** | **支付宝** |
| :---: | :---: |
| <img src="https://github.com/user-attachments/assets/0178cf76-3627-426e-8432-ec031c9278ae" width="400px" height="400px" style="object-fit: contain;" /> | <img src="https://github.com/user-attachments/assets/87544ff8-3560-4696-b035-1fd26ecd162b" width="400px" height="400px" style="object-fit: contain;" /> |

感谢您的支持！

## 引用

如果您在研究中使用了这个软件，请按照以下方式引用它：

```
@misc{X-AnyLabeling,
  year = {2023},
  author = {Wei Wang},
  publisher = {Github},
  organization = {CVHub},
  journal = {Github repository},
  title = {Advanced Auto Labeling Solution with Added Features},
  howpublished = {\url{https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling}}
}
```

---

![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=CVHub520/X-AnyLabeling&type=Date)

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