labelme

Python图像标注工具，支持多种格式导出

Labelme 图像标注 Python 实例分割语义分割 Github 开源项目

Labelme是一个Python图像标注工具，使用Qt构建界面，支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注，适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能，并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台，安装简单，资源丰富，易于使用。

labelImg - Python图像标注工具，兼容PASCAL VOC和YOLO格式

GithubLabel StudioLabelImgPython图像注释开源项目数据标注工具

一款用Python编写的开源图像标注工具，适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式，可在Linux、macOS、Windows等平台上运行，并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注，支持预定义类、热键操作和Docker部署，是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。

anylabeling - AI辅助数据标注工具

AnyLabelingGithubSegment AnythingYOLO图像注释开源项目自动标注

AnyLabeling是一款高效的数据标注工具，结合了LabelImg和Labelme的优点，并改进了用户界面。支持多种图像注释类型，包括多边形、矩形、圆形、线条和点。提供自动标注功能，兼容YOLOv8和Segment Anything。支持文本检测、识别和关键信息提取标注，适用于英语、越南语和中文。用户可通过PyPI安装，适用于各种操作系统。更多信息请查看官方网站。

labelCloud - 多功能3D点云标注工具支持多种文件格式

3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云

labelCloud是一个开源的3D点云标注工具，用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式，支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外，labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。

Rectlabel-support - 图像标注工具，支持自动化标注和多格式导出

GithubRectLabel图像标注导出格式开源项目文本识别自动标注

RectLabel 是一款图像标注工具，支持 Segment Anything 和 Core ML 模型的自动标注，能够识别文本、曲线、点线和骨架等。支持导出COCO、Labelme、CreateML、YOLO和DOTA格式，以及索引色和灰度掩码图像。通过自定义热键和快捷设置，提高标注效率，满足不同图像处理需求。

LabelConvert - 数据集格式转换工具，目标检测与图像分割领域的多功能助手

GithubLabelConvert图像分割开源工具开源项目数据集格式转换目标检测

LabelConvert是一个专注于目标检测和图像分割领域的数据集格式转换工具。它支持labelme、labelImg、YOLO、PubLayNet和COCO等主流格式之间的相互转换，简化了数据预处理流程。该工具兼容Linux、Windows和Mac平台，支持Python 3.6及以上版本，为计算机视觉研究和开发提供了高效的数据处理解决方案。

pylabel - 图像数据集转换与标注工具

GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测

PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。

labelU - 多模态数据标注平台支持图像视频音频处理

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LabelU是一个多模态数据标注平台，提供图像、视频和音频处理工具。支持2D边界框、语义分割、多边形和关键点等图像标注功能，以及视频分割、分类和信息提取。具备音频分析能力，支持AI辅助标注。适用于数据分析和模型训练，提高标注效率和准确性。

UltimateLabeling - 集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具

GithubOpenPifPafPyQt5UltimateLabelingYOLO开源项目视频标注

UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具，使用PyQt5开发，集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪，以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。

DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具

DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪

一款集成先进计算机视觉模型的工具，简化图像数据集创建，支持零样本分割和目标跟踪，提供多种模型选择与自定义导出格式，无缝结合Labelme，提升标注效率。

label-studio - 多功能开源数据标注工具，支持多种数据类型及模型集成

Docker安装GithubLabel Studio多用户标注开源数据标注开源项目机器学习模型

Label Studio 是开源的数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型。用户通过直观的 UI 进行数据标注，并导出多种模型格式。它还提供多用户标注、项目管理、机器学习模型集成及定制化标签格式功能，适用于高精度机器学习模型的构建和优化。

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