时下流行的深度学习数据标注工具

本文将标注工具适用的最佳运行环境分成了三类。

跨平台

商汤出品 labelbee

全平台支持：Mac / Linux / Windows，开箱即用，内置 6 款通用的标注工具，仅需简单配置即可标注支持通用数据，COCO 格式导出，语义分割 Mask 导出

目标检测：车辆、车牌、行人、人脸、工业部件等检测场景

目标分类：检测对象分类、目标特征、是非判断等分类场景

语义分割：人体分割、全景分割、可行驶区域分割、车辆分割等

文本转写：车牌、发票、保单、招牌等文本检测和识别

轮廓线检测：人体轮廓线、车道线等定位线场景

关键点检测：人脸人体关键点、车辆关键点、路沿关键点等定位场景

Label Studio 跨平台开源多任务协作标注工具使用方法

VoTT: 微软开发的，非常牛逼的工具，首推，使用教程

labelme: 支持点、线、分割等的标注，跨平台且支持python2.&和3.*，详见labelme 使用教程

windows

MRLabeler:如果只在windows下用的话首推我的工具，上手快，有校验脚本，可大大减轻工作量

linux

cvat: opencv官方出品工具使用教程

labelImg:基于python开发的标注工具

roLabelImg:支持旋转矩形标注的工具

web

VoTT-webVoTT的web版

semantic-segmentation-editor日立旗下，可用于分割、框等的标注，配置略繁琐，教程少

annotation_tools:coco数据集标注工具, 2年多没更新

VGG Image Annotator (VIA)一款开源的图像标注工具，由Visual Geometry Group开发。可以在线和离线使用，可标注矩形、圆、椭圆、多边形、点和线。标注完成后，可以导出为csv和json文件格式。使用教程

od-annotation采用python-flask框架开发，基于B/S方式交互，支持多人同时标注

Note:不支持手动调整矩形框大小，界面略简陋

dataset-annotator:Scalable, cross-platform ion-electron app that allows the user to annotate an image dataset.

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