PyTorch标注工具

        在 PyTorch 生态中，训练目标检测模型（如 YOLOv5、Faster R-CNN）需要先对数据进行标注。以下是 6 款主流的 PyTorch 兼容标注工具，涵盖从简单到专业的解决方案。

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。

  • 快捷键操作高效（W：画框，A/D：切换图片）。

• 安装：

  pip install labelImg
  labelImg  # 启动

• 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：

  docker-compose up -d  # 使用 Docker 部署

  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 可直接使用的数据集。

  • 内置数据增强（旋转、裁剪、亮度调整）。

• 网址：Roboflow 官网

• 适用场景：快速生成可直接训练的数据集，适合初学者。

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（适合不规则物体）。

  • 导出 JSON 格式（可转换为 COCO/YOLO）。

• 安装：

  pip install labelme
  labelme  # 启动

• 适用场景：需要精细标注（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。

  • 适合临时标注任务。

• 网址：makesense.ai

• 适用场景：临时小批量标注，无环境依赖。

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 使用）。

• 下载：VIA 官网

• 适用场景：学术研究，跨平台使用。

7. 标注工具对比表