9个最受欢迎的标注工具

机器学习算法大数据

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向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程

1.MooreData个人版

https://app.molardata.com/saas?channel=forum

● 简洁的用户界面:直观明了,操作便捷

● 简便的使用流程:快速上手,即学即用

● 简易的标注工具:操作简单,一键标注

● 强大的技术支撑:专业团队,技术领先

● 强悍的平台性能:高效稳定,响应如飞

● 强劲的智能标注:AI预标注,效率倍增

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2.LabelImg

https://github.com/HumanSignal/labelImg

● 开源免费

● 界面简洁

● 支持标注图像中的目标检测框与分类信息

● 更适用于小规模图像标注项目

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3.LabelMe

https://github.com/labelmeai/labelme

● 开源免费

● 支持多类别标注

● 具有在线标注和图像分割功能

● 用户界面相对复杂,需要一定的学习成本

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4.CVAT (Computer Vision Annotation Tool)

https://www.cvat.ai/

● 开源免费

● 支持多种标注类型(如矩形、多边形、遮挡等)

● 可多人协作

● 部署和配置相对复杂,适合技术人员或团队使用。

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5.Labelbox

https://labelbox.com/

● 界面友好

● 支持多人协作和批量处理

● 有强大的项目管理和数据集管理功能

● 商业软件,收费标准较高,对于个人和小团队可能成本较高

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6.Supervisely

https://supervisely.com/

● 支持多种深度学习模型集成

● 界面现代化

● 支持实时预览和多种标注类型

● 免费版功能有限,高级功能需订阅付费

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7.VGG Image Annotator (VIA)

https://annotate.officialstatistics.org/

● 开源免费

● 轻量级

● 支持多种标注形式和数据格式

● 功能较基础,适合简单标注任务

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8.Label Studio

https://labelstud.io/

● 开源免费

● 支持多种标注类型和格式

● 可集成到数据科学工作流中

● 需要一定的配置和部署经验,不太适合非技术用户

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9.RectLabel

https://rectlabel.com/

● 适合Mac平台用户

● 界面简洁易用

● 支持基本的矩形标注和多种输出格式

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机器学习算法AI大数据技术

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