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标题: PyTorch标注工具 [打印本页]

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作者: 美食家大橙子    时间: 2025-4-6 15:15
标题: PyTorch标注工具
        在 PyTorch 生态中，训练目标检测模子（如 YOLOv5、Faster R-CNN）必要先对数据进行标注。以下是 6 款主流的 PyTorch 兼容标注工具，涵盖从简朴到专业的解决方案。
1. LabelImg（最常用）

• 类型：图形化标注工具（支持 YOLO/VOC 格式）
  
• 特点：
  
  
  
  • 开源免费，支持 Windows/Linux/macOS。
    
  • 直接生成 .xml (VOC) 或 .txt (YOLO) 文件。
    
  • 快捷键利用高效（W：画框，A/D：切换图片）。
    
  
  
• 安装：
  
  1. pip install labelImg
  2. labelImg  # 启动

  复制代码
• 适用场景：中小规模数据集，快速标注。
  

2. CVAT（计算机视觉标注工具）

• 类型：Web 端专业工具（支持团队协作）
  
• 特点：
  
  
  
  • 支持目标检测、分割、关键点标注。
    
  • 可导出 YOLO、COCO、Pascal VOC 格式。
    
  • 支持视频帧标注和自动预标注（需部署服务器）。
    
  
  
• 安装：
  
  1. docker-compose up -d  # 使用 Docker 部署

  复制代码
  访问：http://localhost:8080
  
• 适用场景：企业级大规模标注，支持多人协作。
  

3. Roboflow（在线标注+增强）

• 类型：在线一站式平台（含数据增强）
  
• 特点：
  
  
  
  • 无需安装，上传图片即可标注。
    
  • 自动生成 YOLOv5/PyTorch 可直接利用的数据集。
    
  • 内置数据增强（旋转、裁剪、亮度调解）。
    
  
  
• 网址：Roboflow 官网
  
• 适用场景：快速生成可直接训练的数据集，得当初学者。
  

 
4. LabelMe（支持多边形标注）

• 类型：MIT 开源的图形化工具
  
• 特点：
  
  
  
  • 支持多边形标注（得当不规则物体）。
    
  • 导出 JSON 格式（可转换为 COCO/YOLO）。
    
  
  
• 安装：
  
  1. pip install labelme
  2. labelme  # 启动

  复制代码
• 适用场景：必要精细标注（如医学图像、不规则物体）。
  

5. Makesense.ai（免费在线工具）

• 类型：零安装在线标注
  
• 特点：
  
  
  
  • 完全免费，无需注册。
    
  • 支持 YOLO、COCO、CSV 格式导出。
    
  • 得当临时标注任务。
    
  
  
• 网址：makesense.ai
  
• 适用场景：临时小批量标注，无情况依赖。
  

6. VGG Image Annotator (VIA)

• 类型：牛津大学开发的轻量工具
  
• 特点：
  
  
  
  • 单文件 HTML，无需安装。
    
  • 支持导出 COCO 格式（需转换后供 PyTorch 利用）。
    
  
  
• 下载：VIA 官网
  
• 适用场景：学术研究，跨平台利用。
  

 
7. 标注工具对比表

工具格式支持安装难度协作功能得就地景LabelImgYOLO, VOC⭐❌快速当地标注CVATCOCO, YOLO, VOC⭐⭐⭐✅企业级团队标注RoboflowYOLO, COCO⭐✅在线标注+数据增强LabelMeJSON (转 COCO)⭐⭐❌多边形标注MakesenseYOLO, COCO⭐❌临时在线标注VIACOCO, CSV⭐❌学术研究/轻量级标注  

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