
LabelImg、VoTT、Labelme、CVAT是常用的图像标注工具,每个工具都有其独特的功能和适用场景。以下是对这几个工具的优缺点的详细分析:
下面是对LabelImg、VoTT、Labelme、CVAT四个图像标注工具的优缺点进行的比较表:
根据项目规模、复杂度、团队协作需求和资源情况,可以选择最合适的标注工具。
1. LabelImg
优点:
缺点:
2. VoTT(Visual Object Tagging Tool)
优点:
缺点:
3. Labelme
优点:
缺点:
4. CVAT(Computer Vision Annotation Tool)
优点:
缺点:
总结
特性/工具
LabelImg
VoTT
Labelme
CVAT
支持的标注类型
边界框
边界框、多边形、点、区域等
边界框、点、线、多边形、自由形状等
边界框、多边形、点、轨迹、骨架、线等
自动化标注
无
支持(集成模型推理)
无
支持(集成OpenVINO等模型)
用户界面
简单、直观
现代化界面,但配置较复杂
基础的用户界面
功能强大但学习曲线陡峭
操作系统支持
Windows, Mac, Linux
Windows, Mac, Linux
Windows, Mac, Linux
Web应用,跨平台
文件格式支持
Pascal VOC, YOLO, CSV等
Pascal VOC, COCO, YOLO, TFRecord等
JSON(可导出至多种格式)
COCO, Pascal VOC, YOLO, TFRecord, MOT等
资源占用
低
较高(特别是集成模型时)
低
高(适合在服务器环境下运行)
团队协作
不支持
不支持
不支持
支持多人协作,任务分配,审核流程等
自动化功能
无
半自动化标注,依赖集成模型
无
半自动化标注,依赖集成模型
定制化能力
基本不支持
支持一定程度的集成
高度可定制(开源)
高度可定制(开源)
部署难度
低(安装简单)
中等(需配置模型推理)
低(安装简单)
高(需要在服务器上部署)
适用场景
小型项目,轻量级标注
复杂标注任务,自动化标注需求
需要灵活标注类型,支持自定义属性
大规模项目,多用户协作,自动化标注需求
总结



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