AI 이미지 어노테이션, 클라우드 YOLO 학습 및 모델 내보내기를 위한 TjMakeBot의 모든 강력한 기능을 탐색하세요.
TjMakeBot 기능 살펴보기: AI 어시스턴트, 클라우드 YOLO 모델 학습, 다중 형식 모델 내보내기, 다양한 어노테이션 형식, 비디오 디코더, 배치 감지, 다국어 지원 등.
AI 어시스턴트는 고급 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 지시 사항을 이해하고 자동으로 어노테이션을 생성합니다. '모든 사람 주석 달기', '자동차와 트럭에 레이블 지정', '모든 교통 표지판 표시'와 같은 명령을 사용할 수 있습니다. AI는 바운딩 박스, 폴리곤, 키포인트 등 여러 어노테이션 유형을 지원합니다.
After completing annotations, submit training tasks directly from your browser. Supports YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11 and more. Configure epochs, batch size, image size, and other parameters. Training progress is pushed in real-time via WebSocket, with email notifications upon completion.
Choose the right model format for your deployment needs: PyTorch (.pt) for research and continued training, ONNX for cross-platform inference, TensorRT for NVIDIA GPU acceleration, CoreML for iOS/macOS deployment, TFLite for Android/TensorFlow, OpenVINO for Intel hardware acceleration, NCNN for mobile and embedded devices.
Different computer vision tasks require different annotation types. TjMakeBot supports all common annotation types to meet your diverse needs.
The buying decision usually changes when teams stop asking only what the editor can do, and start asking how review, versions, and delivery fit together.
Move from isolated annotation actions into shared review routing, issue handling, and delivery checkpoints.
Connect approved output to dataset versions, training results, and customer handoff.
Use the platform to manage permissions, audit requirements, and deployment planning.
Integrate automation, API access, and review processes into one platform.
Support for YOLO, Pascal VOC, COCO, and CSV formats. Import and export in any format you need.
Extract frames from videos at custom FPS for video object detection dataset creation.
Use trained models to automatically detect objects across multiple images at once.
Interface available in 9 languages: English, Chinese, Japanese, Korean, German, French, Russian, and more.
Optimized zoom and pan controls for trackpad users, making annotation smooth and efficient.
Handle high-resolution images efficiently with optimized rendering and memory management.
Core features are completely free. No installation required, works directly in your browser.
If the core feature list already makes sense, the next step is to move into workflow, dataset versions, quality control, and team production.
주석, 검토, 학습, 내보내기, 전달을 하나의 데이터 워크플로로 연결합니다.
워크플로 페이지 보기 →버전 고정, 릴리스 이력, 재현 가능한 학습을 통해 데이터셋을 전달 가능한 자산으로 만듭니다.
버전 페이지 보기 →샘플 검사, 검토 루프, 재작업, 검수 게이트를 플랫폼 내부 흐름에 통합합니다.
품질 페이지 보기 →공유 작업공간, 역할 분배, 처리량 가시성을 통해 팀 규모 데이터 생산을 운영합니다.
팀 페이지 보기 →Use Pricing and Security next when the decision depends on review governance, deployment options, audit scope, or API access planning.