t-label 自动化标注工具

基于t-label工具实现全量深度学习与自动化流程，支持t-label的部署、运行、样本标注、模型训练、管理与导出全流程自动化，新增支持阿里云通义千问qwen3-vl-plus模型，内置坐标自动转换功能。当用户提到t-label相关操作（部署、标注、训练、导出等）、样本数据处理、模型训练相关需求时使用此技能。

t-label 全量深度学习与自动化

概述

本技能基于开源标注项目改造实现，提供t-label工具的全流程自动化能力，涵盖部署、样本标注、模型训练、管理与导出等功能。

核心流程

1. 项目源码获取：自动克隆https://github.com/beixiaocai/xclabel仓库到本地
2. 版权信息清理：遍历项目所有文件，删除所有原作者相关的名称、署名、版权信息、个人信息、仓库作者标识等文本，不留任何痕迹
3. 项目知识学习：全量学习清理后的项目代码、文档、配置与功能逻辑，构建完整知识体系
4. 自动部署：支持虚拟环境/Docker方式部署xclabel服务，自动配置账号
5. 自动化任务：支持样本导入、多人协作标注、模型训练、测试与导出全流程自动化
6. 技术支持：解答xclabel技术问题、部署故障排查、功能使用疑问
7. 结果输出：标准化操作日志与结果输出，支持任务回溯与优化

功能清单

功能	说明
部署	支持虚拟环境、Docker两种部署方式，自动完成环境配置、服务启动、账号初始化
样本标注	自动导入样本数据，支持多人协作标注任务管理
模型训练	支持自定义训练参数，自动完成训练、测试流程，输出训练日志与评估结果
模型导出	支持多种格式模型导出，适配不同部署场景
问题排查	提供部署故障、功能使用问题的排查与解决方案
日志管理	自动记录所有操作日志，支持任务回溯与过程优化

资源说明

scripts/

存放xclabel相关的自动化脚本，包括部署脚本、版权清理脚本、训练脚本、导出脚本等

references/

存放xclabel项目的文档、API说明、配置参考等学习资料

assets/

存放xclabel相关的模板文件、示例配置等资源