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• 【2023-01-17】 🔥 PaddleLabel 1.0 版本发布！

  • 【OCR】新增 OCR 项目标注能力，支持 PP-OCRv3 模型预标注
  • 【导入/导出】新增 EISeg 格式导入，新增大量自动化测试，修复诸多导入导出 bug
  • 【文档】对文档进行重新梳理，内容简洁清晰并和软件一同打包发布，进一步降低上手难度

• 【2022-11-30】 🔥 PaddleLabel 0.5 版本发布！

  • 【界面】全面升级分类、检测及分割的前端标注界面体验，显著提升标注流畅度
  • 【分类】新增 PPLCNet 预训练模型，为分类功能提供预标注能力
  • 【检测】新增 PicoDet 预训练模型，为检测功能提供预标注能力
  • 【分割】(1)优化语义分割及实例分割关于实例的区分，实例分割通过'确认轮廓'来区分实例; (2)新增根据类别或根据实例选择颜色显示模式; (3)修复交互式分割 localStorage 超限问题

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PaddleLabel 是基于飞桨 PaddlePaddle 各个套件功能提供的配套标注工具。目前支持对分类、检测、分割、OCR 四种常见的计算机视觉任务数据集进行标注和管理，除基础的手动标注功能外也支持深度学习辅助标注，可以有效地提升标注效率。您可以使用 PaddleLabel 快捷高效地标注自定义数据集，之后将其导出使用飞桨套件进行模型训练。

PaddleLabel 的代码分布于三个项目中，本项目包含 PaddleLabel 的 Web 后端实现。PaddleLabel-Frontend 是基于 React 和 Ant Design 构建的前端，PaddleLabel-ML 是基于飞桨实现的自动和交互式深度学习辅助标注后端。

• 简单 一行 pip install 安装，手动标注直观易操作，机器学习后端安装即用无需复杂配置，极易上手
• 高效 支持交互式分割和多种预标注，显著提升标注效率和精度
• 灵活 分类支持单分类和多分类标注，分割支持多边形、笔刷及交互式分割等多种工具，方便您根据场景灵活选择标注方式
• 全流程 与飞桨其它套件紧密配合，帮助您高效完成数据标注、模型训练与导出等全流程操作

• 如果您有任何使用问题、产品建议、功能需求, 可以提交 Issues与开发团队交流
• 欢迎您扫码加入 PaddleLabel 微信群和小伙伴们一起交流学习。如果二维码过期可以添加开发同学微信 linhandev 进群

• 安装指南
• 快速开始

• 图像分类
• 目标检测
• 语义分割
• 实例分割
• OCR

• 机器学习后端安装指南
• 自动预标注使用方法
• 交互式分割使用方法

• 使用 PaddleClas 进行训练
• 使用 PaddleDet 进行训练
• 使用 PaddleSeg 进行训练
• 使用 PaddleX 进行训练

• 花朵分类
• 道路标志检测
• 图像分割
• 如何使用 PaddleX 进行训练

感谢下列开发者参与或协助 PaddleLabel 的开发、维护、测试等：linhandev、cheneyveron、RotPublic、ztty8888、haoyuying、monkeycc、geoyee、Youssef-Harby、yzl19940819

PaddleLabel项目是团队合作的成果，我们十分欢迎感兴趣的大佬加入项目的开发和维护。如果您对参与项目建设感兴趣，请通过微信交流群联系开发团队。有关后端实现的详细信息，请参阅开发者指南。

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@misc{paddlelabel2022,
    title={PaddleLabel, an effective and flexible tool for data annotation},
    author={PaddlePaddle Authors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleLabel}},
    year={2022}
}