随着近两年AI的火热也带动了数据标注行业的快速发展，但是数据标注工具依然是令所有人头痛的问题，当然不管是数据标注公司还是AI公司本身，所以数据标注工具这两年也有了一个很好的发展。所以今天就来跟大家聊聊标注工具的那些事儿。希望对大家有所帮助。
数据标注工具的发展目前来主要分为了3个阶段。
第一阶段：有且能用就行，这段时间处于标注需求猛增的初期。数据标注的单价还处于高位，也是AI公司们手里钱最多的时候。
第二阶段：好用才行。这段时间处于标注需求平稳的增长阶段，数据标注行业已经初具规模，好多人进场从业了，AI公司手里的钱还够烧一段时间。
第三阶段：好用且高效并具有半自动标注的功能。这段时间处于标注需求的平稳阶段，好多人进场又离场了，AI公司急需更低成本的获取数据资源。
所以会用几期的时间给大家分别介绍一下音频、文本、图片的免费的标注工具，希望可以对大家有所帮助。图片标注
1.AutoLabelImg
半自动标注工具，基于labelimg和MobileNet-SSD开发
下载地址：https://github.com/eric612/AutoLabelImg
图例：

2.cvat-develop
opencv官方出品工具
下载地址：https://github.com/opencv/cvat
3.labelImg
基于python开发的标注工具，可点标注、线标注、矩形框标注、区域标注，用于自动驾驶、物体识别等场景比较实用。且简单易用、适用小白上手。
下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg

4.roLabelImg
同labelImg的标注工具界面，但是roLabelImg可以标注带有角度的矩形框，这是不同之处。例如OCR转写书籍等，不规整矩形框图形时可以使用。
下载地址：https://github.com/cgvict/roLabelImg

5.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。
下载地址：https://github.com/Microsoft/VoTT

6.semantic-segmentation-editor
日立旗下，可用于分割、框等的标注工具。
下载地址：https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor

7.annotation_tools
coco数据集标注工具
下载地址：https://github.com/visipedia/annotation_tools

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

9.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，特点：B/S方式交互、支持多人同时标注（可分配不同标注人员的标注范围，或不同人员标注不同类别）、类别采用选择方式，免去手工输入类别工作、支持拖拽方式修正标注区域、支持键盘方向键切换标注样本、支持多类别多目标标注。
下载地址：https://github.com/hzylmf/od-annotation

10.dataset-annotator
Tool for annotating image datasets.
下载地址：https://github.com/omenyayl/dataset-annotator

11.Vatic
Vatic源自MIT的一个研究项目（Video Annotation tool from Irvine，California）。输入一段视频，支持自动抽取成粒度合适的标注任务并在流程上支持亚马逊众包平台。另外还有不少特性：1.简洁的GUI页面。2.基于OpenCV的tracking，可以减少工作量。
下载地址：https://github.com/johndoherty/vatic

12.Yolo_Mark
YOLO V2 准备数据的图形界面目标边界框标注工具
下载地址：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

以上就是为大家整理的关于图片标注工具，目前基本能覆盖目前所有的图片标注需求，如果有更好的标注工具欢迎大家留言交流。