深度学习数据标注工具

本文将标注工具适用的最佳运行环境分成了三类。

windows
https://github.com/imistyrain/MRLabeler:如果只在windows下用的话首推我的工具，上手快，有校验脚本，可大大减轻工作量

https://github.com/eric612/AutoLabelImg半自动标注工具，基于labelimg和MobileNet-SSD开发

linux
https://github.com/opencv/cvat:opencv官方出品工具

https://github.com/tzutalin/labelImg:基于python开发的标注工具

https://github.com/cgvict/roLabelImg:支持旋转矩形标注的工具

web
https://github.com/Microsoft/VoTT:微软旗下工具，nodejs开发，可半自动标注视频，不能导出VOC格式

https://github.com/CatalystCode/VoTT-web上面那个工具的web版

https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor日立旗下，可用于分割、框等的标注，配置略繁琐，教程少

https://github.com/visipedia/annotation_tools:coco数据集标注工具

https://github.com/Labelbox/Labelbox可用于标注轮廓和关键点的工具

VGG Image Annotator (VIA)一款开源的图像标注工具，由Visual Geometry Group开发。可以在线和离线使用，可标注矩形、圆、椭圆、多边形、点和线。标注完成后，可以导出为csv和json文件格式。使用教程

https://github.com/hzylmf/od-annotation采用python-flask框架开发，基于B/S方式交互，支持多人同时标注

Note:不支持手动调整矩形框大小

https://github.com/omenyayl/dataset-annotator:Scalable, cross-platform ion-electron app that allows the user to annotate an image dataset.

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作者：迷若烟雨 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/82385580 
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