1 LabelImg

LabelImg 是一款開源的圖像標注工具，標簽可用于分類和目標檢測，它是用 Python 編寫的，并使用Qt作為其圖形界面，簡單好用。注釋以 PASCAL VOC 格式保存為 XML 文件，這是 ImageNet 使用的格式。 此外，它還支持 COCO 數據集格式。

2 Labelme

labelme 是一款開源的圖像/視頻標注工具，標簽可用于目標檢測、分割和分類。靈感是來自于 MIT 開源的一款標注工具 LabelMe。labelme 具有的特點是：
(1)支持圖像的標注的組件有：矩形框，多邊形，圓，線，點（rectangle, polygons, circle, lines, points）
(2)支持視頻標注
(3)GUI 自定義
(4)支持導出 VOC 格式用于 semantic/instance segmentation
(5)支出導出 COCO 格式用于 instance segmentation

3 Labelbox

? Labelbox 是一家為機器學習應用程序創建、管理和維護數據集的服務提供商，其中包含一款部分免費的數據標簽工具，包含圖像分類和分割，文本，音頻和視頻注釋的接口，其中圖像視頻標注具有的功能如下：
(1)可用于標注的組件有：矩形框，多邊形，線，點，畫筆，超像素等（bounding box, polygons, lines, points，brush, subpixels）
(2)標簽可用于分類，分割，目標檢測等
(3)以 JSON / CSV / WKT / COCO / Pascal VOC 等格式導出數據
(4)支持 Tiled Imagery (Maps)
(5)支持視頻標注 （快要更新）

4 RectLabel

RectLabel 是一款在線免費圖像標注工具，標簽可用于目標檢測、分割和分類。具有的功能或特點：

(1)可用的組件：矩形框，多邊形，三次貝塞爾曲線，直線和點，畫筆，超像素
(2)可只標記整張圖像而不繪制
(3)可使用畫筆和超像素
(4)導出為YOLO，KITTI，COCO JSON和CSV格式
(5)以PASCAL VOC XML格式讀寫
(6)使用Core ML模型自動標記圖像
(7)將視頻轉換為圖像幀

5 CVAT

CVAT 是一款開源的基于網絡的交互式視頻/圖像標注工具，是對加州視頻標注工具（Video Annotation Tool） 項目的重新設計和實現。OpenCV團隊正在使用該工具來標注不同屬性的數百萬個對象，許多 UI 和 UX 的決策都基于專業數據標注團隊的反饋。具有的功能:
(1)關鍵幀之間的邊界框插值
(2)自動標注（使用TensorFlow OD API 和 Intel OpenVINO IR格式的深度學習模型）

6 VIA

VGG Image Annotator（VIA）是一款簡單獨立的手動注釋軟件，適用于圖像，音頻和視頻。 VIA 在 Web 瀏覽器中運行，不需要任何安裝或設置。 頁面可在大多數現代Web瀏覽器中作為離線應用程序運行。
支持標注的區域組件有：矩形，圓形，橢圓形，多邊形，點和折線

其他標注工具

liblabel，一個用 MATLAB 寫的輕量級 語義/示例(semantic/instance) 標注工具。 ImageTagger：一個開源的圖像標注平臺。 Anno-Mage：一個利用深度學習模型半自動圖像標注工具，預訓練模型是基于MS COCO數據集，用 RetinaNet 訓練的。

? 當然還有一些數據標注公司，可能包含更多標注功能，例如對三維目標檢測的標注（3D Bounding box Labelling），激光雷達點云的標注（LIDAR 3D Point Cloud Labeling）等。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的目标检测和图像分割常用的标注工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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