オープンソース。新しい可能性。

YOLOv5は、物体検出・-instance分割・画像分類に対応したPyTorchベースの高速・高精度なコンピュータビジョンフレームワークです。カスタムデータセットでの学習、多様なソースからの推論、ONNX/TensorRT/CoreMLへのモデルエクスポートをサポートします。

データロード、可視化、データセット管理のためのモデルに依存しないビルディングブロックを提供する、コンピュータビジョン向けの包括的なツールキットです。

Label Studioは、音声、テキスト、画像、動画、時系列など多様なデータ型に対応したオープンソースのデータラベリングツールです。シンプルなUIでラベル付けができ、各種モデル形式へのエクスポートが可能です。

X-AnyLabelingは、画像・動画・テキスト・マルチモーダルデータのAI支援アノテーションに対応する軽量なクロスプラットフォームデスクトップアプリです。多数の深層学習モデルや多様な描画・タスク機能、COCO/VOC/YOLOなど多形式の入出力、Windows/Linux/macOSでの利用に対応します。

Ultralyticsは、物体検出、セグメンテーション、分類などのコンピュータビジョンタスク向けに、最先端のYOLOモデルスイートを提供しています。