yolo视频分割 图片标注工具
时间: 2025-06-18 15:58:35 浏览: 22
### 适用于YOLO视频分割的图片标注工具推荐
在进行YOLO视频分割任务时,选择合适的图片标注工具至关重要。以下是一些适合此类任务的工具及其特点:
#### 1. **LabelImg**
LabelImg 是一个轻量级的图像标注工具,支持矩形框标注方式,能够生成 YOLO 格式的标注文件。虽然它主要用于目标检测任务,但对于简单的视频分割任务,可以结合帧提取工具逐帧标注视频中的每一帧图像[^2]。
```bash
# 安装 LabelImg
pip install labelimg
```
#### 2. **VGG Image Annotator (VIA)**
VIA 是一款功能强大的在线标注工具,支持多种标注模式,包括多边形、矩形框和折线等。它非常适合实例分割任务,尤其是当需要精确勾勒目标轮廓时。VIA 支持导出为 JSON 和 CSV 格式,便于与 YOLO 模型兼容[^1]。
#### 3. **Supervisely**
Supervisely 提供了自动化标注辅助功能,如智能填充和自动分割,极大地提高了标注效率。此外,它支持团队协作,适合大规模数据集的标注工作。Supervisely 还提供了与 YOLO 兼容的导出选项,可以直接用于训练模型[^1]。
#### 4. **CVAT**
Computer Vision Annotation Tool (CVAT) 是一个开源的在线标注平台,支持视频和图像的标注。CVAT 提供了时间序列标注功能,可以对视频中的每一帧进行标注,并且支持多边形和矩形框标注方式。它还提供了与 YOLO 兼容的导出格式,方便直接用于模型训练[^3]。
```python
# 示例:从 CVAT 导出 YOLO 格式的标注文件
import cvat_sdk as cvat
project = cvat.Project("path/to/project")
annotations = project.export("YOLO 1.1")
```
#### 5. **LabelBox**
LabelBox 是一个专业的标注平台,支持图像和视频的标注任务。它提供了灵活的标注界面,用户可以通过插件扩展功能,以适应不同的标注需求。LabelBox 支持导出为多种格式,包括 YOLO 格式,便于与其他工具集成[^4]。
### 注意事项
- 在选择标注工具时,需考虑任务的具体需求,例如是否需要精确勾勒目标轮廓或仅需简单的目标检测。
- 对于视频分割任务,建议优先选择支持时间序列标注的工具,如 CVAT 或 Supervisely,以减少重复劳动并提高标注效率[^3]。
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