深度学习标注工具(包括自动标注)总结——持续更新

首次记录日期2023年10月24日

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| | 名称 | 导出格式 | 支持形状 | 地址 |
| 1 | ###### anylabeling | 支持yolov5和v8,自动标注的软件 | 沿物体轮廓分割 | https://github.com/vietanhdev/anylabeling |
| 2 | ###### RectLabel | 使用Core ML模型自动标记图像 对象、属性、热键和快速标签的设置。 以PASCAL VOC XML格式读写,导出到YOLO、KITTI、COCOJSON与CSV | 绘制边界框、多边形、三次bezier、直线和点 使用骨架绘制关键点 使用笔刷和超级像素工具标记像素 | https://rectlabel.com/ |
| 3 | ###### LableBox | Labelbox还提供了API接口,可以与其他自然语言处理工具和机器学习平台无缝集成。导出Json。Labelbox提供了许多先进的功能,如自动标注、质量控制、标注审核等,可以大大提高标注效率和标注结果的准确度。 | 支持图像标注和文本标注,可以进行分类、边界框、实体、关系等多种标注类型,支持对象检测框、实例分割数据标注。 | https://github.com/Labelbox/Labelbox |
| 4 | ###### PixelAnnotationTool | 快捷,半自动化,类似PS蒙版,基于OpenCV中分水岭算法实现(不足:标注对象若颜色分布不均匀,软件无法识别;如果识别出来,大概率覆盖掉周围物体,很难修改) | 图像语义分割与实例分割标注神器 | https://github.com/abreheret/PixelAnnotationTool |
| 5 | ###### LabelImg | VOC,tfrecord(批注以PASCAL VOC格式存储为XML文件) | 矩形 | https://github.com/tzutalin/labelImg |
| 6 | ###### Labelme | JSON、VOC与COCO | 矩形、圆形、线段、点(多边形分割、语义分割、2D框、线标注、点标注(可用于目标检测,图像分割等任务)视频标注) | https://github.com/wkentaro/labelme |
| 7 | ###### OpenCV/CVAT | CVAT for video、CVAT for images、PASCAL VOC、(VOC) Segmentation mask、YOLO、COCO、TFRecord、MOT、LabelMe 3.0、Datumaro | 支持图像分类、对象检测框、图像语义分割、实例分割数据标注在线标注工具,它能够对图像、视频做矩形、关键点、图像分割、目标追踪、3D等标注(多边形分割、语义分割、2D框、线标注、点标注,3D点云,视频标注) | https://github.com/opencv/cvat |
| 8 | ###### VOTT | 导出CNTK/Pascal VOC,TFRecord、CSV、VoTT格式 | (支持点、线、2D框、语义分割与视频数据标注)支持图像与视频数据标注 | https://github.com/microsoft/VoTT |
| 9 | ###### VIA-VGG Image Annotator | CSV、JSON | 能标注矩形、圆、椭圆、多边形、点和折线标注,VGG 有一个亮点,根据标签 ID 可以自定义不同的标签名称,在遇到复杂难懂的标签名称时,我们也能轻松搞定,支持对象检测、图像语义分割与实例分割数据标注,人脸数据标注首选工具 | http://www.robots.ox.ac.uk/\~vgg/software/via/ |
| 10 | ###### point-cloud-annotation-tool | 支持KITTI-bin格式数据 | 3D点云数据标注神器 支持点云数据加载、保存与可视化 支持点云数据选择 支持3D BOX框生成 | https://github.com/springzfx/point-cloud-annotation-tool |
| 11 | ###### Boobs | 支持图像数据标准为YOLO格式 现在也支持VOC/COCO格式数据导出 | 专属的YOLO BBox标注工具 | https://github.com/drainingsun/boobs |
| 12 | ###### ImgLab | 包括 dlib、XML、Pascal VOC 和 COCO | 点、圆、边界框、多边形等多种标签类型 | https://github.com/davisking/dlib |

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