功能

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探索 TjMakeBot 为 AI 图片标注、云端 YOLO 训练和模型导出提供的所有强大功能。

内置 AI 助手,支持通过聊天方式自动标注云端 YOLO 模型训练,GPU 加速多格式模型导出:PyTorch/ONNX/TensorRT/CoreML/TFLite多种标注类型:边界框、多边形、旋转框、关键点

全部功能

了解 TjMakeBot 的功能:AI 助手、云端 YOLO 模型训练、多格式模型导出、多种标注格式、视频解码器、批量检测、多语言支持等。

🤖 AI 助手自动标注

与 AI 聊天,使用自然语言自动标注图片。描述您想要标注的内容,AI 将为您检测并标注对象。

AI 助手使用先进的计算机视觉模型来理解您的指令并自动创建标注。您可以使用诸如"标注所有人物"、"标记汽车和卡车"或"标记所有交通标志"等命令。AI 支持多种标注类型,包括边界框、多边形和关键点。

自然语言处理,直观标注
单条命令支持多种对象类型
"应用到所有图片"批量处理
高分辨率模式,精细标注
深度思考模式,处理复杂场景
☁️ 云端 YOLO 模型训练

在云端使用 GPU 加速训练 YOLOv5/v8/v9/v10/v11 模型,无需本地配置环境。

完成标注后,直接在浏览器中提交训练任务。支持 YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11 等多个版本,可配置训练轮数、批次大小、图片尺寸等参数。训练进度通过 WebSocket 实时推送,训练完成后邮件通知。

支持 YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11
云端 GPU 加速,无需本地配置
可配置训练参数
WebSocket 实时进度监控
训练完成邮件通知
📦 多格式模型导出

训练完成后,将模型导出为 PyTorch、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINO、NCNN 等多种格式。

根据您的部署需求选择合适的模型格式:PyTorch (.pt) 用于研究和继续训练,ONNX 用于跨平台推理,TensorRT 用于 NVIDIA GPU 加速,CoreML 用于 iOS/macOS 部署,TFLite 用于 Android/TensorFlow,OpenVINO 用于 Intel 硬件加速,NCNN 用于移动端和嵌入式设备。

PyTorch (.pt) 用于研究和训练
ONNX 跨平台推理
TensorRT NVIDIA GPU 加速
CoreML iOS/macOS 部署
TFLite、OpenVINO、NCNN 边缘设备
🎯 多种标注类型

支持边界框、多边形、定向边界框(OBB)和关键点标注。

不同的计算机视觉任务需要不同的标注类型。TjMakeBot 支持所有常见的标注类型,以满足您的多样化需求。

边界框(矩形)用于目标检测
多边形用于精确对象边界
定向边界框(OBB)用于旋转对象
关键点标注用于姿态估计
支持 COCO 人体、面部和手部关键点模板

这不只是一个功能目录

真正改变购买决策的,通常不是编辑器还能不能多做一个功能,而是团队开始追问 review、版本、交付和 enterprise 落地是否能被放进同一套系统里。

Review 与 QA 运营面

把分散的标注动作升级成共享 review 流转、issue 处理、返工和交付 checkpoint。

Dataset version 与 release delivery

把 approved output 接到 dataset version、release 资产面、training lineage、artifact 和客户 handoff。

企业边界与部署方式

通过主平台承接权限、审计要求、私有化部署判断和 rollout 规划。

自动化与集成规划

把 workflow automation、API / webhook 边界和人工 review checkpoint 放进同一条落地决策路径。

功能

这些信号说明你讨论的已经不是单点功能,而是平台决策

团队已经需要 review 流转、issue tracking 和 handoff,而不只是单人标注。
采购方开始追问训练和交付背后到底对应哪个 dataset version 或 release。
采购流程开始关心私有化部署、审计范围或权限边界。
正式 rollout 需要提前确认 API、webhook、callback 或自动化边界。

🗂️ 多种标注格式

支持 YOLO、Pascal VOC、COCO 和 CSV 格式。以您需要的任何格式导入和导出。

YOLO 格式(YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11)
Pascal VOC XML 格式
COCO JSON 格式
CSV 格式用于数据分析
同时导出多种格式

🎬 视频转帧解码器

以自定义 FPS 从视频中提取帧,用于视频目标检测数据集创建。

自定义 FPS 设置(1-60 FPS)
支持 MP4、AVI、MOV 格式
批量视频处理
自动帧提取
保留视频元数据

批量目标检测

使用训练好的模型自动检测多张图片中的对象。

支持 YOLO 和 ONNX 模型
可自定义置信度阈值
可配置输入尺寸
批量处理提高效率
自动生成标注

🌐 多语言支持

界面支持 9 种语言:英语、中文、日语、韩语、德语、法语、俄语等。

9 种界面语言
完整 UI 翻译
本地化文档
文化适配
RTL 语言支持(即将推出)

🖱️ 触控板优化

为触控板用户优化的缩放和平移控制,使标注流畅高效。

支持捏合缩放
双指平移手势
平滑滚动
精确十字准星定位
高级用户键盘快捷键

🖼️ 高分辨率图片支持

通过优化的渲染和内存管理高效处理高分辨率图片。

支持 4K+ 图片
优化内存使用
渐进式加载
智能缓存
流畅性能

🆓 免费使用

核心功能完全免费。无需安装,直接在浏览器中工作。

100% 免费核心功能
无需安装
支持任何现代浏览器
新用户免费 AI 额度
无需信用卡

继续查看平台闭环能力

如果你已经理解基础功能,下一步应该直接看工作流、数据版本、质量控制和团队生产这四类页面。

工作流

Data Engine / Workflow

把标注、复核、训练、导出和交付放进同一条数据工作流。

查看工作流页
数据版本

Dataset Versions

用版本冻结、发布和训练复现,把数据集变成可交付资产。

查看版本页
质量控制

Quality Control

把抽检、复核、返工和验收门槛放进平台内建流程。

查看质控页
团队生产

Team Production

用共享工作区、角色分工和进度透明,支撑团队级数据生产。

查看团队页

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dataset version、release delivery 和 lineage 已进入平台主路径
review、issue 处理和交付 handoff 已经形成同一套运营面
下载入口、交接链接和可分享摘要页
把 agent 入口和企业数据生产边界分开,由主站承担更可控的安全、审计和责任链。
需要自动化流程时,可把 OpenClaw 任务接入 TjMakeBot 的复核、训练、导出与交付流程。
视频解码为帧图片并直接标注
AI 标注一键应用到全部图片
YOLO/VOC/COCO/CSV 导入与导出
加载训练模型批量检测,验证模型效果
导入已有标注数据,复核验证标注质量
功能

如果你已经需要企业落地或系统集成规划

当购买决策开始取决于 review 治理、私有化部署、审计范围或 API / webhook rollout 规划时,下一步应该去看 Pricing 和 Security。