AI Auto-Labeling by T-Rex Label
Detects objects in images from visual prompts without retraining on new object classes.
≈ 573визитов/мес
Набирает аудиторию · оценка, прочитано 2026-09-20
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Поддерживаетсяна сайте ничего датированного
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- Без кода
- #94
Pixoate
Редактирует фотографии, извлекает текст из документов и подсчитывает объекты на изображениях с помощью автоматизированных инструментов.
12.8kЖивойОт $7/мес2018 - #285
Image to Excel
Converts table images and screenshots to editable Excel spreadsheets using OCR and table detection.
17Живой— - #672
Cursive Reader
Converts cursive handwriting in images to editable digital text.
376ПоддерживаетсяОт $9.99/мес - #1
Adobe
Предоставляет инструменты для творческого дизайна, видеомонтажа, управления PDF и генеративного AI для создателей контента и бизнеса.
240MЖивой— - #13
Planner 5D
Создаёт планы этажей и обставляет 3D-дизайны домов с помощью инструментов расстановки и декорирования на основе ИИ.
621kЖивойОт $4.99/мес2011 - #17
Airbrush
Редактирует фото и видео с помощью инструментов AI для сглаживания кожи, удаления объектов и коррекции фона.
169kЖивойОт $9 разово
Что такое AI Auto-Labeling by T-Rex Label?
Detects objects in images from visual prompts without retraining on new object classes.
Пользуются ли AI Auto-Labeling by T-Rex Label?
Набирает аудиторию: ≈ 573 визитов в месяц · оценка, 2026-09.
AI Auto-Labeling by T-Rex Label ещё развивают?
Поддерживается.
Чем заменить AI Auto-Labeling by T-Rex Label?
В категории «Автоматизация», по использованию: Pixoate, Image to Excel, Cursive Reader, Adobe, Planner 5D, Airbrush.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.