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標(biāo)注產(chǎn)品既是服務(wù)深度學(xué)習(xí)的必要工具，也可以作為數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的生產(chǎn)支柱，如今的發(fā)展有兩種趨勢(shì)：智能化和平臺(tái)化，拋開這兩種趨勢(shì)的產(chǎn)品逐步被取代，這篇文章盤點(diǎn)一些國(guó)內(nèi)外值得推薦的標(biāo)注產(chǎn)品。

LabelMe

LabelMe 最早是由麻省理工學(xué)院 (MIT) 的計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室 (CSAIL) 于 2008 年發(fā)布的，類型覆蓋了實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、bbox標(biāo)注、圖片分類等，是標(biāo)注領(lǐng)域中不得不提的元老。時(shí)至2024年8月，LabelMe 也不出意外的進(jìn)入了商業(yè)化，發(fā)布了新版官網(wǎng)，集成了SAM、YOLO-World等模型，支持本地安裝，但這些功能主要在Pro版本，入門版還是手動(dòng)標(biāo)注為主。

工具特性：

• 支持 Windows、macOS 和 Linux 系統(tǒng)本地安裝；

• 入門版支持多邊形、矩形、圓形、直線、點(diǎn)、線帶等不同標(biāo)注類型；

• Pro 版本提供 Python API 可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化標(biāo)注流程、批量處理標(biāo)注數(shù)據(jù)、或?qū)?biāo)注結(jié)果轉(zhuǎn)換為其他格式；

網(wǎng)址：www.labelme.io/

Make Sense

Make Sense 是一款在線標(biāo)注工具，于 2019 年發(fā)布。Make Sense 顯著的優(yōu)勢(shì)是輕量化和清晰化，相比于 LabelMe 的傳統(tǒng) UI 界面，使用體驗(yàn)顯著提升看，支持常見格式的導(dǎo)入、導(dǎo)出。值得一提的是, Make Sense 受到了 YOLOv5 和 Roboflow 的官方推薦。Make Sense 基于 Typescript 開發(fā)，同時(shí)有開源版本，但代碼近兩年沒有更新，社區(qū)問題的響應(yīng)率比較低。

工具特性：

• 無需部署或進(jìn)行環(huán)境配置，瀏覽器打開即可標(biāo)注

• 支持矩形、線條、點(diǎn)和多邊形等標(biāo)簽類型

• 輸出文件格式包括YOLO、VOCXML、VGG、JSON、CSV

• 接入 AI 模型（內(nèi)置了 YOLOv5、COCO SSD 和 Pose-Net ）可進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注

網(wǎng)址：www.makesense.ai/

T-Rex Label

T-Rex Label 是IDEA研究院（發(fā)布開集檢測(cè)模型 Grounding DINO、T-Rex2 的團(tuán)隊(duì)）2024年最新發(fā)布的標(biāo)注工具。不同于預(yù)訓(xùn)練模型輔助的 AI 標(biāo)注（Make Sense），或者基于文本提示的智能標(biāo)注（LabelMe Pro），T-Rex Label 是使用了一種視覺提示的標(biāo)注方式?？蜻x任意目標(biāo)，就可以標(biāo)注其他相似物體的bbox，這種方式對(duì)于難以用文本描述的物體標(biāo)注尤為適用。T-Rex Label 的標(biāo)注交互簡(jiǎn)單易用，上手成本很低。

工具特性：

• 基于視覺提示的Bbox自動(dòng)標(biāo)注

• 無需下載安裝， 支持 Github 登錄

• 支持導(dǎo)出為 COCO、YOLO 等主流格式

網(wǎng)址：trexlabel.com

VoTT

VoTT（Visual Object Tagging Tool）是由微軟開發(fā)的一款圖像和視頻標(biāo)注工具，于2018 年發(fā)布。目前 VoTT 的最新版本是 V2，使用 TypeScript 編寫。VoTT 主攻圖像和視頻幀的標(biāo)注，進(jìn)入工具后能感受到界面簡(jiǎn)單直觀，功能模塊清晰。VoTT 也支持與預(yù)訓(xùn)練模型的集成，自動(dòng)生成標(biāo)注，很適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理。VoTT 平臺(tái)可以與多種數(shù)據(jù)源連接，包括本地文件系統(tǒng)和云存儲(chǔ)，同時(shí)還支持自定義導(dǎo)入導(dǎo)出策略。

工具特性：

• 支持 Windows、macOS 和 Linux 操作系統(tǒng)

• 主要是矩形和多邊形標(biāo)注

• 支持集成多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型和框架，但有一些成本

• 導(dǎo)出數(shù)據(jù)支持多種格式，如CSV、CNTK、TensorFlow 以及自定義JSON

網(wǎng)址：github.com/microsoft/V…

LabelU

LabelU 是一款綜合性輕量級(jí)的標(biāo)注工具，由 OpenDataLab 開發(fā)今年上半年推出。LabelU的優(yōu)勢(shì)是工具類型全面，甚至包括屬性、立體框等工具，適合構(gòu)建復(fù)雜的標(biāo)注任務(wù)，建自己需求的標(biāo)注界面。LabelU 目前沒有集成智能標(biāo)注的功能，但支持預(yù)標(biāo)注數(shù)據(jù)的一鍵載入，用戶可以根據(jù)實(shí)際需要對(duì)其進(jìn)行細(xì)化和調(diào)整。

工具特性：

• 提供包括2D框、3D框、多邊形、點(diǎn)、線等多種標(biāo)注方式

• 支持圖像、視頻和音頻等類型的數(shù)據(jù)標(biāo)注

• 支持預(yù)標(biāo)注數(shù)據(jù)的一鍵載入，進(jìn)行細(xì)化和調(diào)整標(biāo)注后的結(jié)果可一鍵導(dǎo)出

• 目前支持JSON、COCO、MASK等導(dǎo)出格式

網(wǎng)址：github.com/opendatalab…

Label Studio

Label Studio 相信都不陌生，由 Heartex 基于 Python 語(yǔ)言開發(fā)，于2019年推出，是一個(gè)全面強(qiáng)大的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)。在 Label Studio 中，可以根據(jù)項(xiàng)目需求自定義標(biāo)注界面、調(diào)整標(biāo)注工具，設(shè)置好后使用起來很順手。值得一提的是，Label Studio 提供了內(nèi)置的質(zhì)量控制機(jī)制，如標(biāo)注審核和多標(biāo)注員一致性檢查，以確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

工具特性：

• 支持本地部署和云部署，適應(yīng)不同規(guī)模的團(tuán)隊(duì)和項(xiàng)目

• 可通過編寫 YAML 文件自定義標(biāo)注界面

• 支持與多種機(jī)器學(xué)習(xí)框架如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 集成

• 支持多種標(biāo)注類型，包括圖像、文本、音頻、視頻以及時(shí)間序列

網(wǎng)址：labelstud.io

Supervisely

Supervisely 是一款基于 web 的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，同樣具有直觀易用的 UI 設(shè)計(jì)。此外，Supervisely 更是一款名副其實(shí)的端到端數(shù)據(jù)標(biāo)注和管理平臺(tái)，可以在該平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、自動(dòng)化標(biāo)注和團(tuán)隊(duì)協(xié)作的全流程功能。企業(yè)版還支持本地部署和 Python 應(yīng)用程序自定義標(biāo)注工作流，尤其適合需要進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)類型復(fù)雜多樣的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)。

工具特性：

• 具有數(shù)據(jù)集的版本控制、數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理功能

• 提供了 RESTful API 和 SDK，方便與其他系統(tǒng)集成

• 標(biāo)注形式包括：點(diǎn)、框、折線、多邊形、智能工具 (Smart Tool)、像素點(diǎn)筆刷等

• 支持豐富的導(dǎo)入格式及提供豐富的導(dǎo)出格式

網(wǎng)址：supervisely.com

Labelbox

Labelbox 于 2018 年推出，同樣是一個(gè)專業(yè)的在線數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)。除了標(biāo)注外，Labelbox 還支持大規(guī)模數(shù)據(jù)管理、模型分析等功能，賦能整個(gè)研究過程。此外，平臺(tái)集成了 YOLOv8、GroundingDINO、SAM 等開源模型。但是，國(guó)內(nèi)訪問速度較慢，非企業(yè)版本的限制較多。

工具特性：

• 支持與 AWS、GCP、Azure 等云服務(wù)的無縫集成，便于管理和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集

• 可進(jìn)行圖像、視頻、文本、音頻以及3D點(diǎn)云標(biāo)注

• 集成多種預(yù)訓(xùn)練模型，可選擇對(duì)應(yīng)模型進(jìn)行輔助標(biāo)注

• 支持與主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow、PyTorch 和工具 Databricks、Snowflake 等集成

網(wǎng)址：labelbox.com