概述
在人工智能与计算机视觉快速发展的今天，高质量的标注数据是训练模型的关键前提。为了帮助开发者和研究者更高效地完成图像标注任务，幽络源推出了一款实用性强、操作简便的 YOLO 实例分割自动标注工具。该工具基于主流 YOLO 实例分割模型开发，延续了此前目标检测自动标注工具的优秀体验，并进一步支持像素级掩码生成，适用于各类需要精细标注的场景。
主要内容
一、核心功能
- 兼容主流 YOLO 实例分割模型（如 YOLOv5-seg、YOLOv8-seg 等）
- 支持自定义类别筛选，仅对选定目标进行识别与标注
- 同时输出边界框（Bounding Box）与高精度掩码（Mask）
- 批量处理图像，自动生成结构化 JSON 标签文件
- 内置预览功能，实时查看识别结果与掩码效果
二、使用流程
- 加载模型
选择本地已下载的 YOLO 实例分割权重文件（.pt格式），工具会自动识别模型类型。 - 设定标注类别
在类别复选框中勾选需要标注的目标（例如只勾选"car"），未勾选的类别（如"person"）将被自动忽略，确保标注结果精准可控。 - 配置路径
- 设置待处理图片所在目录
- 指定一个空文件夹用于保存生成的标签文件（建议提前清空）
- 预览效果
点击"预览"按钮，可逐张查看图像的识别结果：每个目标周围显示带置信度的边界框，并叠加半透明掩码，直观呈现分割区域。 - 执行标注
点击"开始自动标注"，工具将遍历所有图片，调用模型推理，并将每张图对应的实例分割结果以 JSON 格式保存至指定目录，文件名与原图一致。
✅ 提示：工具对模型无硬性限制，只要符合 YOLO 实例分割输出格式即可使用；建议使用官方或社区验证过的模型以确保兼容性。
三、应用场景示例
以一张包含行人、自行车、私家车和出租车的城市街景图为例：当仅勾选"car"类别时，系统精准识别出所有车辆，生成对应标签，而行人、非机动车等未被处理，有效避免冗余标注，提升数据集质量。
再通过labelme打开查看，如图
结语
这款 YOLO 实例分割自动标注工具大幅降低了人工标注的时间成本，尤其适合需要大量像素级标注的项目，如自动驾驶感知、遥感图像分析、工业质检等。作为幽络源持续输出的技术成果之一，我们希望它能成为你 AI 开发路上的得力助手。
工具下载
https://www.youluoyuan.com/9493.html
工具中分为源码版和可直接运行版，直接运行版如下，双击bat即可启动使用
