在计算机视觉项目开发中，图像标注通常是最耗时、最繁琐的环节——你需要逐个框选目标物体，重复劳动极易导致疲劳。有没有办法大幅提升效率？T-Rex Label 正是为解决这一痛点而生：一款 AI 辅助标注工具，你只需给模型一个视觉提示（例如点击一下目标物体），它就能自动识别整张图片中所有相似物体并生成边界框，节省约 99% 的标注时间。无需本地安装，也无需模型微调，打开网页即可直接使用。

什么是T-Rex Label？

简单来说，T-Rex Label 是一款基于视觉提示的自动标注工具。它底层采用零样本（zero-shot）物体检测能力，无需预先准备标注好的训练数据。你只需在任意一张图像上框选或点击某个物体作为“示例”，它就能理解你要识别的目标，并自动完成单张图片甚至跨图像的批量标注。目前支持 COCO 和 YOLO 两种主流数据集格式，同时可与 Roboflow、Labelbox 等数据管理平台无缝集成，方便直接用于后续模型训练。

如何使用 T-Rex Label？

操作极其简单：打开官网，上传图片，然后选中你感兴趣的物体作为视觉提示——比如点一下照片里的那只猫。系统会立即识别出所有与猫相似的物体，并自动生成边界框。整个过程几乎零学习成本，点击几下鼠标就能实现从“零标注”到“批量标注”的飞跃。

T-Rex Label 的核心功能

• AI 辅助的图像标注，大幅降低人工标注成本
• 基于视觉提示的目标检测，一次提示即可泛化至同类物体
• 支持跨图像批量标注，不仅单张图片，整个文件夹也能一次处理完成
• 零样本物体检测能力，无需提前准备训练数据
• 与 Roboflow、Labelbox 等平台集成，标注结果可直接用于后续训练流程