Question 1

Was ist TjMakeBot?

Accepted Answer

TjMakeBot ist ein kostenloses KI-gestütztes Bildannotations-Tool zur Erstellung von Trainingsdatensätzen für Objekterkennungsmodelle wie YOLO, Faster R-CNN und SSD. Es verfügt über einen integrierten KI-Assistenten, der es ermöglicht, Bilder automatisch über natürliche Sprach-Chats zu annotieren, wodurch der Annotationsprozess schneller und effizienter wird.

Question 2

Wie verwende ich den KI-Assistenten für automatische Annotation?

Accepted Answer

Klicken Sie auf die Schaltfläche "KI-Assistent" in der Symbolleiste und beschreiben Sie dann in natürlicher Sprache, was Sie annotieren möchten. Sie können beispielsweise sagen "alle Personen annotieren" oder "alle Autos und Lastwagen beschriften". Die KI erkennt und annotiert Objekte automatisch. Sie können auch "Auf alle Bilder anwenden" verwenden, um mehrere Bilder gleichzeitig zu verarbeiten.

Question 3

Welche Annotationsformate unterstützt TjMakeBot?

Accepted Answer

TjMakeBot unterstützt mehrere Annotationsformate, einschließlich YOLO (txt mit normalisierten Koordinaten), Pascal VOC (XML mit absoluten Pixelkoordinaten), COCO JSON und CSV. Sie können bestehende Annotationen importieren und gleichzeitig in mehreren Formaten exportieren. Das Tool unterstützt YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10 und YOLOv11 Formate.

Question 4

What 3D point cloud formats are supported?

Accepted Answer

TjMakeBot supports common point cloud formats including PCD and PLY in the 3D annotation editor. You can upload files by click-to-import or drag-and-drop.

Question 5

How do I draw and adjust 3D bounding boxes?

Accepted Answer

In 3D mode, press B to enter draw mode and click three times to create a 3D box. Then select the object and use W/E/R to switch translate, rotate, and scale. You can also fine-tune center, dimensions, and rotation values in the properties panel.

Question 6

Can I export 3D annotations for model training?

Accepted Answer

Yes. 3D annotations can be exported in KITTI-compatible and JSON formats, which are suitable for many 3D detection training pipelines.

Question 7

Wie exportiere ich Annotationen im YOLO-Format?

Accepted Answer

Nach dem Annotieren Ihrer Bilder klicken Sie auf die Schaltfläche "Annotationen exportieren". Wählen Sie die YOLO-Formatoption, und das Tool generiert eine ZIP-Datei mit allen Annotationsdateien (.txt) und Bildern, die in der standardmäßigen YOLO-Datensatzstruktur (images/ und labels/ Ordner) organisiert sind.

Question 8

Ist TjMakeBot kostenlos?

Accepted Answer

Ja, TjMakeBot bietet kostenlose Grundfunktionen, einschließlich manueller Annotation, Import/Export in mehreren Formaten, Videodecodierung und Batch-Verarbeitung. Die KI-Assistent-Funktion erfordert eine Registrierung und verwendet ein tokenbasiertes System. Neue Benutzer erhalten kostenlose KI-Guthaben zum Einstieg.

Question 9

Welche Sprachen unterstützt TjMakeBot?

Accepted Answer

TjMakeBot unterstützt mehrere Benutzeroberflächensprachen, einschließlich Englisch, Chinesisch (Vereinfacht und Traditionell), Japanisch, Koreanisch, Deutsch, Französisch und Russisch. Sie können die Sprache über den Sprachauswähler in der oberen Navigationsleiste wechseln.

Question 10

Wie verarbeite ich mehrere Bilder in einem Batch?

Accepted Answer

Sie können mehrere Bilder gleichzeitig hochladen und die Funktion "Auf alle Bilder anwenden" des KI-Assistenten verwenden, um alle Bilder mit derselben Anweisung automatisch zu annotieren. Sie können auch die Batch-Erkennungsfunktion mit trainierten Modellen verwenden, um Objekte in allen Bildern automatisch zu erkennen.

Question 11

Wie funktioniert die Video-zu-Frames-Funktion?

Accepted Answer

TjMakeBot enthält einen Videodecoder, der Frames aus Videos mit Ihrer angegebenen FPS (Frames pro Sekunde) extrahieren kann. Laden Sie eine Videodatei hoch, stellen Sie Ihre gewünschte FPS ein (z. B. 1 FPS für statische Szenen, 5-10 FPS für Bewegung), und das Tool decodiert das Video automatisch in einzelne Bildframes, die Sie dann annotieren können.

Question 12

Wie werden Annotationen gespeichert?

Accepted Answer

Annotationen werden lokal in Ihrem Browser gespeichert, bis Sie sie exportieren. Beim Export können Sie das Format (YOLO/VOC/COCO/CSV) auswählen und die Annotationsdateien herunterladen. Für angemeldete Benutzer können Annotationen auch zur Sicherung und Zusammenarbeit in die Cloud synchronisiert werden.

Question 13

Wie kann ich den technischen Support kontaktieren?

Accepted Answer

Sie können unser technisches Support-Team per E-Mail unter service@taojsh.com kontaktieren. Wir antworten normalerweise innerhalb von 1-2 Werktagen. Sie können auch die Tutorial-Seite für detaillierte Anleitungen und Tipps überprüfen.

Question 14

Does TjMakeBot support team review and delivery handoff?

Accepted Answer

Yes. TjMakeBot supports shared projects, review queues, issue handling, dataset-version freeze, release delivery, customer share pages, and audit-oriented handoff flows for collaborative production teams.

Question 15

Can teams manage dataset versions and training lineage?

Accepted Answer

Yes. Approved output can be frozen into dataset versions and connected to release and training flows, so teams can explain version lineage, delivery scope, and model source more clearly than with ad-hoc exports alone.

Question 16

How do I choose Team Review Cloud vs Enterprise?

Accepted Answer

Choose Team Review Cloud when you need hosted multi-person review, delivery routing, and audit-ready collaboration. Choose Enterprise when private deployment, SSO, procurement, contract review, or deeper integration boundaries become hard requirements.

Question 17

What if we need API, webhook, or system integration?

Accepted Answer

Use the enterprise inquiry path to confirm current API, webhook, callback, and external-system integration fit. This keeps integration scope, rollout timing, and procurement requirements aligned before purchase.

Question 18

Is private deployment available?

Accepted Answer

Private deployment options are evaluated for enterprise teams that need security review, permission boundaries, audit support, procurement alignment, or deployment control beyond the hosted cloud path.

Question 19

Can TjMakeBot support SSO and audit-oriented controls?

Accepted Answer

Enterprise evaluation is the right path when teams need SSO, tenant boundaries, access governance, audit expectations, or other security requirements tied to rollout and procurement.

Question 20

Welche Arten von Annotationen unterstützt TjMakeBot?

Accepted Answer

TjMakeBot unterstützt mehrere Annotationsarten, einschließlich Bounding Boxes (Rechtecke), Polygone, orientierte Bounding Boxes (OBB) für rotierte Objekte und Keypoint-Annotationen für Posenschätzung. Sie können zwischen Annotationsarten über die Symbolleiste wechseln.

Question 21

Für welche Anwendungsfälle eignet sich TjMakeBot?

Accepted Answer

TjMakeBot ist ideal für die Erstellung von autonomen Fahrzeugdatensätzen, industrielle Fehlererkennung, medizinische Bildannotation, Einzelhandelsprodukterkennung, Sicherheitsüberwachungsanalyse, landwirtschaftliche Überwachung und jede Computer-Vision-Forschung, die beschriftete Trainingsdaten erfordert.

Question 22

Wie funktioniert das Cloud-Training?

Accepted Answer

TjMakeBot bietet Cloud-basiertes YOLO-Modelltraining mit GPU-Beschleunigung. Nach der Annotation Ihrer Bilder klicken Sie auf "Training starten", konfigurieren die Parameter und übermitteln die Aufgabe. Sie können den Fortschritt in Echtzeit überwachen und erhalten eine E-Mail-Benachrichtigung, wenn das Training abgeschlossen ist.

Question 23

Was kostet das Cloud-Training?

Accepted Answer

Die Trainingskosten hängen von der Modellgröße, der Anzahl der Epochen und der Bildgröße ab. Sie können die geschätzten Kosten vor dem Übermitteln der Aufgabe sehen. Neue Benutzer erhalten kostenlose Credits zum Ausprobieren.

Question 24

Wie lange dauert das Training?

Accepted Answer

Die Trainingszeit hängt von der Datensatzgröße, der Modellkomplexität und den Trainingsparametern ab. Typischerweise dauert ein Training mit 100 Epochen und 640px Bildgröße etwa 30-60 Minuten für einen mittelgroßen Datensatz.

Question 25

Was ist die Trainingswarteschlange?

Accepted Answer

Die Trainingswarteschlange zeigt alle ausstehenden und laufenden Trainingsaufgaben an. Wenn GPU-Ressourcen belegt sind, wird Ihre Aufgabe in die Warteschlange eingereiht. Sie können die geschätzte Wartezeit und Ihre Position in der Warteschlange sehen.

Question 26

Welche Modellexportformate werden unterstützt?

Accepted Answer

TjMakeBot unterstützt mehrere Exportformate: PyTorch (.pt) für Forschung, ONNX für plattformübergreifende Inferenz, TensorRT für NVIDIA GPU-Beschleunigung, CoreML für iOS/macOS, TFLite für Android/TensorFlow, OpenVINO für Intel-Hardware und NCNN für mobile/eingebettete Geräte.

Question 27

Was tun, wenn das Training fehlschlägt?

Accepted Answer

Wenn das Training fehlschlägt, überprüfen Sie die Fehlermeldung in den Aufgabendetails. Häufige Ursachen sind unzureichende Annotationen, ungültige Labelkonfiguration oder Speicherprobleme. Sie können die Aufgabe nach der Behebung des Problems erneut übermitteln.

Question 28

Kann ich ein laufendes Training abbrechen?

Accepted Answer

Ja, Sie können ein laufendes Training jederzeit abbrechen. Klicken Sie auf "Training stoppen" in der Aufgabenüberwachung. Abgebrochene Aufgaben können später erneut übermittelt werden.

Question 29

Wie funktioniert die automatische Cloud-Speicherung?

Accepted Answer

Sobald Sie mit der Annotation beginnen, wird Ihr Projekt automatisch erstellt und alle 30 Sekunden in der Cloud gespeichert. Alle Bilder, Labels und Annotationsdaten sind enthalten. Nach der Anmeldung können Sie von jedem Gerät auf Ihre Projekte zugreifen. Das System unterstützt auch Offline-Bearbeitung — Ihre Arbeit wird lokal gespeichert und bei Wiederherstellung der Verbindung automatisch synchronisiert.

Question 30

Wie greife ich auf gespeicherte Projekte zu?

Accepted Answer

Klicken Sie auf das Ordnersymbol in der Symbolleiste, um die Projektliste zu öffnen. Sie können alle gespeicherten Projekte anzeigen, ein Projekt öffnen und weiterarbeiten, den Projektnamen durch Anklicken umbenennen oder nicht mehr benötigte Projekte löschen.

Häufig gestellte Fragen

Enterprise, integration, or private deployment questions?

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