T-Rex Label

在线 AI 标注工具 T-Rex Label 正式发布 AI Mask（掩码分割）标注！本文将详细讲解如何免费使用平台提供的自动 Mask 标注功能。

本文是《探访 T-Rex2 家族》系列内容的第 1 篇，旨在通过深入浅出的形式为读者介绍使用文本-视觉提示的通用目标检测模型 T-Rex2。

在图像标注的过程中，我们经常遇到目标“千人千面”的情形：同一种类的物体可能表现出截然不同的外观差异、变形形式或扭曲姿态。本文将探这种“外观不统一”和“姿态随意变换”将对标注模型造成怎样的影响。

高密度目标场景是另一个制约图像标注效率与准确度的关键瓶颈。以公共安全监控为例，监控摄像头需要捕捉大量行人、车辆的信息。在这些场景中，目标重叠或紧密相邻的现象极为常见，给图像标注算法带来了巨大的挑战。

光线变化一直是图像标注领域的重要挑战。尤其在自动驾驶、安防监控等包含人、车的高精度场景以及农业等户外监控场景中，复杂的光线变化不仅直接影响数据质量，更会引发特征提取偏差与标注置信度下降。