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# एआई लेबलिंग

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AI लेबलिंग सुविधाएँ क्रेडिट का उपयोग हमारी सूचीबद्ध दरों के अनुसार करती हैं [क्रेडिट पृष्ठ](https://roboflow.com/credits).
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Roboflow आपके वर्कफ़्लो को तेज़ करने में मदद के लिए चार AI-संचालित लेबलिंग सुविधाएँ प्रदान करता है:

* [लेबल असिस्ट](/datasets/hi/annotate/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling.md): अपने पहले से प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके अपने डेटासेट की छवियों को स्वचालित रूप से लेबल करें।
* [स्मार्ट चयन](/datasets/hi/annotate/annotate/ai-labeling/smart-select.md): अपने ब्राउज़र में Segment Anything Model का उपयोग करके एक क्लिक में बहुभुज मास्क को एनोटेट करें।
* [बॉक्स प्रॉम्प्टिंग](/datasets/hi/annotate/annotate/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling.md): किसी चित्र में किसी वस्तु के उदाहरण बनाइए, फिर Box Prompting को चित्र में उस वस्तु की सभी अन्य प्रतियाँ ढूँढ़ने दें।
* [ऑटो लेबल](/datasets/hi/annotate/annotate/ai-labeling/auto-label.md): अपने डेटासेट की सभी छवियों को स्वचालित रूप से लेबल करने के लिए एक फाउंडेशन मॉडल (SAM 3 या Gemini), एक प्रशिक्षित मॉडल, या एक सहेजा गया वर्कफ़्लो उपयोग करें।

निम्न परिस्थितियों में हम प्रत्येक समाधान की अनुशंसा करते हैं:

* **लेबल असिस्ट**: जब आपके पास पहले से एक प्रशिक्षित मॉडल हो, तब डेटा लेबल करने के लिए आदर्श।
* **स्मार्ट चयन:** अपने डेटासेट के पहले संस्करण को लेबल करने, Label Assist द्वारा छूटे नए एनोटेशन जोड़ने, या डेटासेट में नई कक्षाओं के लिए एनोटेशन जोड़ने के लिए आदर्श।
* **बॉक्स प्रॉम्प्टिंग**: यदि आपके पास किसी चित्र में लेबल करने के लिए बहुत-सी समान वस्तुएँ हों (जैसे, यदि आप एक ट्रे पर दर्जनों समान स्क्रू में से अलग-अलग स्क्रू को लेबल कर रहे हों), तब आदर्श।
* **ऑटो लेबल**: यदि आपको सामान्य वस्तुओं (जैसे, कोई वाहन) को बड़ी मात्रा में लेबल करना हो, तब आदर्श।

आप प्रत्येक विकल्प के बारे में उनकी संबंधित दस्तावेज़ीकरण पृष्ठों पर अधिक जान सकते हैं।

### प्रोजेक्ट प्रकार के अनुसार समर्थित AI लेबलिंग टूल

<figure><img src="/files/34b285ea3bae7b3cb62f5de1982e0e0276f1793b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Label Assist में उपयोग के लिए समर्थित मॉडल प्रकार

<figure><img src="/files/dc6654c5faa9d09c1c7658d83f8b45531094f745" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>