该项目由本人独立开发
1. 高效标注体验
- YOLO 原生支持 :直接生成 YOLO 格式(归一化坐标 class x_center y_center width height )标签文件。
- 交互友好 :支持鼠标左键拖拽创建框、右键修改类别/删除、滚轮缩放图片、右键拖拽平移画布。
- 自动保存 :切换图片或进行关键操作时自动同步标注数据,防止数据丢失。
2. 深度集成模型训练
- 可视化训练面板 :无需编写代码,通过 UI 即可配置 Epochs、Batch Size、Image Size 等参数。
- 高级超参调节 :直接支持 Mixup 、 Mosaic 、 CopyPaste 等数据增强策略配置(正如您在 train_worker.py 中看到的那样)。
- 实时监控 :内置日志查看器,支持多任务并行管理,实时反馈训练进度。
3. 智能化辅助
- 自动预标注 (Auto-labeling) :加载现有的 .pt 模型对未标注图片进行批量预测,自动生成初始标签,大幅减少人工工作量。
- Android 自动化采集 :集成 uiautomator2 和 ADB ,支持一键获取 Android 设备/模拟器屏幕图像并直接开始标注,非常适合移动端自动化测试场景。
4. 数据集管理
- 一键划分 :支持按比例(如 8:2)自动将数据集划分为训练集和验证集。
- 类别管理 :支持实时新增、重命名及删除标注类别,自动更新 classes.txt 。