深度學習讓物件偵測的準確度大幅提升，但需要龐大的標註樣本進行訓練才能獲得精準的深度學習物件偵測，所以樣本標註成為現代人工智慧發展的痛點。因此，本研究團隊開發一個自動標註樣本的工具軟體以解決此痛點。
本研究團隊開發一個利用深度學習的程式介面來標註深度學習所需要的龐大訓練集樣本，以高準確度的物件偵測之類神經網路來偵測使用者所提供的圖片，再經由偵測後的結果產生相關的訓練集文字檔以用來訓練自己的深度學習程式。
另外如何整合所有功能是一大挑戰，必須要能夠一次載入大量的圖片、然後逐一偵測並匯出訓練集，同時又要兼顧速度以及品質是非常具有挑戰性的。在介面上，我們使用Python中的Tkinter來幫我們完成初步的使用者圖形化介面，再透過程式撰寫將物件偵測程式整合進來。同時，借助Python本身的程式特性，讓軟體能夠在Linux、Windows、MAC上面運行。