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# AI Labeling

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AI Labeling सुविधाएँ credits का उपयोग हमारी सूचीबद्ध दरों पर करती हैं [credits page](https://roboflow.com/credits).
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Roboflow आपको अपने Workflow की गति बढ़ाने में मदद करने के लिए चार AI-संचालित labeling सुविधाएँ प्रदान करता है:

* [Label Assist](/roboflow/roboflow-hi/annotate/ai-labeling/model-assisted-labeling.md): अपने dataset में images को auto-label करने के लिए उस model का उपयोग करें जिसे आपने पहले ही train किया है।
* [Smart Polygon](/roboflow/roboflow-hi/annotate/ai-labeling/enhanced-smart-polygon-with-sam.md): browser में Segment Anything Model का उपयोग करके एक ही click में polygon masks annotate करें।
* [Box Prompting](/roboflow/roboflow-hi/annotate/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling.md): image में किसी object के उदाहरण बनाएं, फिर Box Prompting को image में उस object के अन्य सभी instances खोजने दें।
* [Auto Label](/roboflow/roboflow-hi/annotate/ai-labeling/automated-annotation-with-autodistill.md): अपने dataset की सभी images को auto-label करने के लिए Grounding DINO जैसे foundation model, एक trained model, या एक saved Workflow का उपयोग करें।

हम निम्न मामलों में प्रत्येक solution की अनुशंसा करते हैं:

* **Label Assist**: एक बार आपके पास trained model हो जाने पर data को label करने के लिए आदर्श।
* **SAM के साथ Enhanced Smart Polygon:** अपने dataset के पहले version को label करने, Label Assist द्वारा छूटे हुए नए annotations जोड़ने, या dataset में नई classes के लिए annotations जोड़ने के लिए आदर्श।
* **Box Prompting**: यदि आपके पास image में label करने के लिए बहुत सारे समान objects हैं तो आदर्श (जैसे, यदि आप दर्जनों एक जैसे screws वाले tray में अलग-अलग screws को label कर रहे हैं).
* **Auto Label**: यदि आपको common objects (जैसे, एक vehicle) को bulk में label करने की आवश्यकता है, तो आदर्श।

आप प्रत्येक option के बारे में उनकी संबंधित documentation pages पर अधिक जान सकते हैं।

### Project Type के अनुसार Supported AI Labeling Tools

<figure><img src="/files/2806e6c42e6dac8ea511c71a2064c8de071c8ef4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Label Assist में उपयोग के लिए Supported Model Types

<figure><img src="/files/6c587dfd5e6fc5a3cf90207a48d1d3983114e05f" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>