一、YOLO 标注工具的重要性

在深度学习和计算机视觉领域，YOLO 标注工具起着至关重要的作用。精准标注的数据是构建高质量模型的基础，而 YOLO 标注工具为实现这一目标提供了关键支持。
首先，高质量的标注数据能够显著提升模型的准确性和性能。在目标检测、图像分类等任务中，模型需要通过大量的标注数据来学习不同物体的特征和模式。例如，在自动驾驶领域，使用 YOLO 标注工具对道路上的车辆、行人、交通标志等目标进行准确标注，可以为自动驾驶系统提供关键的训练数据，使其能够准确识别各种路况信息，提高行驶的安全性。
其次，YOLO 标注工具能够提高数据标注的效率。传统的手动标注方式不仅耗时耗力，还容易出现人为误差。而 YOLO 标注工具通常具有半自动标注功能，能够自动识别图像中的目标并生成标注框，用户只需进行简单的审查和修正，大大减少了手动标注的工作量。例如，YOLO 标注工具支持的多格式图像（如 PNG、JPG 和 JPEG 格式），满足了不同用户的需求，同时提供多种快捷键和操作方式，如通过缩略图切换图像、使用快捷键进行半自动标注等，进一步提升了操作效率。
此外，YOLO 标注工具还具有广泛的应用场景。无论是计算机视觉项目、数据集构建还是模型训练，都离不开高效的标注工具。在构建大规模数据集时，YOLO 标注工具能够显著减少标注时间，提高数据集的质量。在模型训练前，使用该工具进行数据标注，能够确保训练数据的准确性和完整性，从而提高模型的训练效果。
综上所述，YOLO 标注工具在深度学习和计算机视觉领域中具有不可替代的重要性，是构建高质量模型的关键环节。

二、常见的 YOLO 标注工具介绍

（一）LabelImg

LabelImg 是最为常用的 YOLO 标注工具之一。然而，它经常莫名其妙地闪退，稳定性较差。尽管如此，LabelImg 在图像检测任务数据集制作方面仍发挥着重要作用。它支持多种标注格式，如 XML（Pascal VOC）、TXT（YOLO）等，方便用户根据不同的需求进行选择。用户可以通过点击和拖拽轻松创建边界框，为图像中的目标进行标注。

（二）Yolo_Label

有人因无法忍受现存的标记工具，自己动手写了 Yolo_Label。它比 LabelImg 好用，主要用于图像检测任务数据集制作。Yolo_Label 使用了流行的 Python GUI 库 ——Tkinter，构建了一个直观、简洁的用户界面，使得非编程背景的使用者也能快速上手操作。该工具支持读取和保存各种常见的图片格式（如.jpg,.png 等），并且可以导出符合 YOLO 格式的标注文件，方便后续模型训练。

（三）在线标注工具 Make Sense

Make Sense 是一款简单好用的在线标注工具，功能简单且移动方便。它可以定义标签集合，支持矩形、点、线、多边形多种标注模式。在上传图像后，选择进入目标检测的标注模式，创建标签后即可开始标注。Make Sense 能导出模型训练格式，如 VGG、COCO 等。值得一提的是，它还是一款 web 应用，各个操作系统的用户可打破次元壁实现工作协同，并且可以在自己熟悉的环境中部署此项目。

（四）Ybat - YOLO BBox Annotation Tool

Ybat – YOLO 边界框注释工具为图像提供高效且精准的边界框标注服务。它支持流行的 VOC/COCO 数据集格式，极大地拓宽了其应用范围。Ybat 采用纯前端实现，兼容所有支持 ES6 标准的浏览器，无论在 Windows、macOS 还是 Linux 环境下，只要打开网页即可立即开始工作，无需任何安装或配置。数据完全在本地处理，无需担心数据泄露风险。内置自动保存功能，在意外刷新或崩溃的情况下也能确保标注进度不丢失。此外，它还具备缩放和平移功能，结合精确的边界盒绘制指南，使标注既快又准。独特的裁剪功能允许用户将标注区域分离并保存，方便后续分析或存档。Ybat 适用于目标检测研究、自动驾驶开发和工业质检自动化等场景。

（五）JieLabel

JieLabel 是一款专为 YOLO 目标检测任务设计的标注工具，特别适用于 YOLO-OBB（可画旋转框）的场景。它不仅支持水平矩形框的标注，还支持任意角度的矩形框标注，极大地提高了标注的灵活性和准确性。JieLabel 集成了训练和识别功能，用户无需额外编写代码即可进行模型训练和目标识别，极大地简化了工作流程。自动将标注数据分配为训练集和验证集，确保模型的泛化能力。同时，支持自动保存标注文件，避免数据丢失。通过简单的操作，用户可以轻松完成标注、训练和识别任务，应用场景非常广泛。

三、其他 YOLO 标注工具简述

在 YOLO 标注工具的大家庭中，还有一些工具如 CVAT、LabelStudio、ScaLabel、Annotorious、RectLabel、VoTT、IAT – Image Annotation Tool、images_annotation_programme 等。这些工具虽然也有各自的特点，但相比前面介绍的 LabelImg、Yolo_Label、Make Sense、Ybat 和 JieLabel 等工具，并没有特别突出的优势。
CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是一个功能强大的标注工具，支持图像分类、目标检测、语义分割等多种标注类型，并且可以团队协作标注。但其使用过程可能相对复杂，需要一定的学习成本。项目地址：https://github.com/openvinotoolkit/cvat。
LabelStudio 是一个多模态数据标注工具，支持图像、文本、音频、视频等多种数据类型的标注，格式兼容性强。但其在 YOLO 标注方面可能没有专门针对的优化。项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/lab/labelImg。
ScaLabel 支持多种数据类型的标注，包括 2D 和 3D 数据，可扩展性强。但对于单纯的 YOLO 标注任务，可能不是最优选。
Annotorious 提供了图片注释和标注功能，用法简单，但在 YOLO 标注的专业性上可能稍显不足。
RectLabel 适用于 Mac OS X 的图像检测任务标注工具，支持多种标注格式导出，但在通用性上可能有限。
VoTT 是微软提供的开源工具，既可以标注视频，也可以标注图片，功能强大，但可能在某些特定场景下不如专门的 YOLO 标注工具高效。
IAT – Image Annotation Tool 适用于图像分割任务的数据集制作，在 YOLO 标注方面不是其主要优势。
images_annotation_programme 是网页版的图像检测标注工具，虽然方便，但可能在功能上相对单一。

四、总结 YOLO 标注工具的选择

不同的 YOLO 标注工具各有特点，适用场景也有所不同。在选择标注工具时，用户需要根据自己的具体需求进行综合考虑。
如果对稳定性要求较高，且能接受一定的学习成本，JieLabel 是一个不错的选择。它支持任意角度的矩形框标注，集成了训练和识别功能，自动分配训练集和验证集，还能自动保存标注文件，极大地提高了标注的灵活性、准确性和工作效率，适用于复杂场景下的目标检测、快速模型训练和半自动标注等多种场景。
对于习惯使用在线工具且注重协作的用户，Make Sense 是个好选项。它无需安装，可在任何有网络连接的设备上使用，方便多人同时标注数据，数据存储在云端也较为安全。同时，它支持多种标注模式，能导出多种模型训练格式，适用于需要团队协作的项目。
如果追求简洁易用，Yolo_Label 可能更适合。它由用户自行开发，比 LabelImg 好用，采用直观的用户界面，即使非编程背景的用户也能快速上手，支持常见图片格式和 YOLO 格式标注文件的导出，适用于图像检测任务数据集制作。
对于那些需要在不同操作系统下快速开始标注工作，且注重数据安全的用户，Ybat 是个理想之选。它纯前端实现，兼容所有支持 ES6 标准的浏览器，无需安装和配置，数据在本地处理，不用担心泄露风险，还具备自动保存、缩放平移和裁剪等功能，适用于多种目标检测场景。
而对于有特定需求的用户，其他工具也有一定的价值。例如，CVAT 功能强大，支持多种标注类型和团队协作标注，适合需要进行多种标注任务的项目；LabelStudio 多模态数据标注功能强大，格式兼容性强，可在多种数据类型标注需求下考虑；ScaLabel 可扩展性强，适合有复杂数据标注需求的场景；Annotorious 用法简单，适用于简单的图片注释需求；RectLabel 适用于 Mac OS X 用户进行图像检测任务标注；VoTT 由微软提供，功能强大，可在视频和图片标注需求下使用；IAT – Image Annotation Tool 适用于图像分割任务数据集制作；images_annotation_programme 作为网页版工具，方便但功能相对单一，可在简单的图像检测标注场景中使用。
总之，用户在选择 YOLO 标注工具时，应根据项目需求、使用习惯和操作系统等因素进行综合考量，以选择最适合自己的标注工具。

五、常见的 YOLO 标注工具速查：

1、LabelImg

LabelImg 较为常用，但存在稳定性问题，可能会莫名其妙地闪退。它基于 Python 和 Qt，可以用于标注矩形框。使用时打开软件并选择要标注的图像文件夹，通过鼠标绘制矩形框来标记目标，并在弹出的对话框中为目标指定类别。标注完成后，会生成相应的 YOLO 格式的标注文件（通常为.txt 格式）。据统计，在一些小型图像标注项目中，LabelImg 的标注效率约为每小时标注 [X] 张图像，但由于其稳定性问题，可能会出现标注进度丢失的情况，需要用户定期保存标注文件。

2、yolo_label

yolo_label 是 yolo 团队开源的一个图像标注工具，可在 Linux 和 Windows 下运行，依赖 OpenCV 库，比 LabelImg 更好用。它在一些开源项目中被广泛使用，其标注速度相对较快，能够满足大部分图像检测任务数据集制作的需求。例如，在一个中等规模的数据集标注项目中，yolo_label 可以在较短的时间内完成对数千张图像的标注工作。

3、X-AnyLabeling

X-AnyLabeling 支持中英文一键切换，有必要的快捷键操作且可自定义设置，能进行 CPU 和 GPU 一键推理。支持图像和视频导入功能，涵盖了多种任务模式，如目标检测、语义分割、姿态估计、人脸关键点回归、文本检测、识别和关键信息提取标注等，还集成了多种先进的跟踪算法，如经典的 ByteTrack 和最新的 OC-Sort（CVPR 2023）等。其标注样式丰富，包括多边形、矩形、线段、点、圆形、文本等，支持多种导出格式，如 YOLO-txt、COCO-json、VOC-xml 以及图片掩码等，也支持多种模型架构，可无缝衔接多个主流的深度学习框架，同时支持自定义模型导入。项目开源，遵循 GPL 协议。在实际应用中，X-AnyLabeling 的多功能性使其在复杂的标注任务中表现出色，能够满足不同用户的多样化需求。

4、Makesense

Makesense 在线标注工具，使用较为方便，支持多用户在线协同、用户管理、权限设置等，可进行检测标注、多目标跟踪标注、分类、分割、关键点标注等。对于需要团队协作的项目，Makesense 能够提高标注效率，多个用户可以同时对不同的图像进行标注，并且可以实时查看彼此的标注进度。例如，在一个大型的图像标注项目中，使用 Makesense 可以将标注时间缩短 [X]%。

5、CVAT

CVAT 多用户在线协同的标注工具，支持用户管理和权限设置，可用于检测标注、多目标跟踪标注、分类、分割、关键点标注、语音标注等，有标注的便捷性（快捷键等），还支持工作量统计。CVAT 的工作量统计功能可以帮助项目管理者了解每个标注员的工作进度和效率，从而更好地分配任务。在一些大型的标注项目中，CVAT 的多用户协同和工作量统计功能发挥了重要作用。

6、LabelStudio

LabelStudio 同样支持多用户在线协同，具备用户管理、权限设置等功能，可进行检测标注、多目标跟踪标注、分类、分割、关键点标注、语音标注等，提供标注的便捷性（快捷键等），支持工作量统计。与 CVAT 类似，LabelStudio 在多用户协作和标注便捷性方面表现出色，适用于各种规模的标注项目。

7、Scalabel

Scalabel 多用户在线协同，支持用户管理与权限设置，能进行检测标注、多目标跟踪标注、分类、分割、关键点标注等，有标注的便捷性，支持工作量统计。Scalabel 在一些特定的标注任务中具有优势，例如在对复杂场景下的图像进行标注时，其多用户协同和标注便捷性能够提高标注效率和准确性。

8、Labelme

Labelme 适用于图像分割任务的数据集制作，可实现最基本的分割数据标注工作，在 save 后将保持 object 的一些信息到一个 json 文件中，同时该软件提供了将 json 文件转化为 labelimage 的功能。在图像分割任务中，Labelme 的简单易用性使其成为许多用户的首选工具。

9、YOLO_mark

YOLO_mark 是 yolo 团队开源的图像标注工具，为方便其他人使用 YOLO2 训练自己的任务模型，可在 Linux 和 Windows 下运行，依赖 OpenCV 库。YOLO_mark 在与 YOLO2 相关的项目中具有较高的实用性，能够快速准确地为 YOLO2 模型标注数据集。

10、Vatic

Vatic 可以做视频多目标跟踪的标注，比如对于一个 25fps 的视频，只需要隔 100 帧左右手动标注一下物体的位置，最后在整个视频中就能有比较好的效果，这依赖于软件集成的 OpenCV 的追踪算法。在视频标注任务中，Vatic 的高效性和准确性使其成为许多用户的选择。

11、Sloth

Sloth 可用于图像检测任务的数据集制作，在标注 label 的时候，该软件可以存储标签，并呈现标注过的图片中的 bbox 列表。Sloth 的标签存储和 bbox 列表显示功能能够帮助用户更好地管理标注数据，提高标注效率。

12、Annotorious

Annotorious 代码规范，提供了相应的 api 接口，方便直接修改和调用，适用于图像检测任务的数据集制作。Annotorious 的 api 接口使得开发者可以更加方便地集成该工具到自己的项目中，提高开发效率。

13、Rectlabel

Rectlabel 适用于 macOSX 的软件，可在 apple app store 中直接下载，用于图像检测任务的数据集制作。Rectlabel 为 macOSX 用户提供了便捷的标注工具，其简洁的界面和易用性受到了许多用户的好评。

14、VOTT

VOTT 微软的开源工具，既可以标注视频，也可以标注图片，而且支持已有模型的集成，功能强大。在一些大型的标注项目中，VOTT 的功能强大性使其成为许多用户的首选工具。例如，在一个涉及大量视频和图片标注的项目中，VOTT 可以快速准确地完成标注任务，并且可以集成已有模型进行辅助标注，提高标注效率和准确性。

15、IAT–Image Annotation Tool

IAT–Image Annotation Tool 适用于图像分割任务的数据集制作，支持一些基础形状的选择，比如要分割的物体是个圆形的，那么分割时可以直接选择圆形，而不是用多边形选点。在图像分割任务中，IAT 的基础形状选择功能能够提高标注效率和准确性。

16、Images_annotation_programme

Images_annotation_programme 网页版的图像标注工具，适用于图像检测任务的数据集制作。Images_annotation_programme 的网页版特性使得用户可以在任何有网络连接的设备上进行标注，方便快捷。

17、CasiaLabeler

CasiaLabeler 轻量的标注软件，支持 win10 和 ubuntu18 平台，适用于目标检测和实例分割等场景，可用于 faster rcnn、mask rcnn、yolo 系列、ssd 系列、centernet 系列等。它支持的图片格式包括 png、jpg、jpeg、bmp（单次标注不能超过 200 张），支持的视频格式包括 avi、mp4、wmv、mov、asf（视频格式如压缩，请采用 h.264 编码视频或无压缩视频），支持矩形、多边形、线段、点、贝塞尔曲线、贝塞尔区域等标注种类，导出格式包括 4 点矩形格式、xywhθ 矩形格式等。CasiaLabeler 的轻量性和多平台支持使其在一些特定的标注任务中具有优势。

18、自制 Darknet Yolo 标注工具

自制 Darknet Yolo 标注工具可以实现 YOLO 数据集的快速标注，下载后双击 exe 文件可直接运行。使用时需创建标注工程，包括复制工程模板并改名、放入训练集和测试集图片、创建 class.names 文件写入分类类别等步骤，然后可通过按键和鼠标操作进行标注。自制 Darknet Yolo 标注工具的便捷性和快速标注能力使其在一些小型项目中得到了广泛应用。

19、新一代自动标注工具

新一代自动标注工具支持 YOLOv5-Cls 和 YOLOv8-Cls 模型，具有高度自动化、高精度标注、多模态支持、交互式标注、可解释性标注、自定义模型导入、完善的文档和社区支持以及持续更新与优化等优势，能帮助用户更高效地为图像和视频数据集进行标注。在实际应用中，新一代自动标注工具的高度自动化和高精度标注能力能够大大提高标注效率和准确性，为用户节省大量的时间和精力。

20、基于 YOLOv8 的自动标注系统

基于 YOLOv8 的自动标注系统支持 80 种目标类型选择，标注结果可保存为 yolo 格式，还能指定检测目标类型以及进行视频检测与类型选择等。该系统的丰富功能使其在各种标注任务中表现出色，能够满足不同用户的需求。
你可以根据自己的需求、使用习惯和操作系统等因素选择适合的标注工具。不同的工具在功能、易用性、性能等方面可能存在差异。在标注过程中，仔细、准确地标记目标对于训练出性能良好的 YOLO 模型非常重要。同时，合理的数据增强、合适的训练参数设置等也会影响模型的效果。