PaddleLabel 是基于飞桨 PaddlePaddle 各个套件功能提供的配套标注工具。目前支持对分类、检测、分割、OCR 四种常见的计算机视觉任务数据集进行标注和管理，除基础的手动标注功能外也支持深度学习辅助标注，可以有效地提升标注效率。重点是free free free！！！
优点：
1.简单 一行 pip install 安装，手动标注直观易操作，机器学习后端安装即用无需复杂配置，极易上手
2.高效支持交互式分割和多种预标注，显著提升标注效率和精度
3.灵活 分类支持单分类和多分类标注，分割支持多边形、笔刷及交互式分割等多种工具，方便您根据场景灵活选择标注方式
4.全流程与飞桨其它套件紧密配合，帮助您高效完成数据标注、模型训练与导出等全流程操作

1.本地搭建一下PaddleLabel的环境，其实跟labelme安装差不多，只不过需要多装一个paddlelabel-ml

为了避免环境冲突，分别为其创建独立的虚拟环境，其中paddlelabel环境创建命令如下：

conda create -n paddlelabel python=3.10
conda activate paddlelabel
pip install --upgrade paddlelabel

paddlelabel-ml环境创建命令如下

conda create -n paddlelabel-ml python=3.10
conda activate paddlelabel-ml
pip install paddlepaddle（可安装gpu版本，2.2.0版本以上）
pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install --upgrade paddlelabel-ml

2.启动pdlabel，打开两个终端，分别激活创建的两个虚拟环境。分别输入paddlelabel或pdlabel及paddlelabel-ml启动标注工具。传入数据集，出现如下标注页面：

上传本地数据就可以开始标注了，盗用官方的示例图像，标注如下图所示：

效率提升很多，重点是免费。冲冲冲！！！！