LabelImg与CVAT：视觉数据标注工具全解析

  • 一、前言
  • 二、LabelImg 工具解析​
    • 2.1 工具概述与特点​
    • 2.2 安装与运行​
      • 2.2.1 Windows 系统安装​
      • 2.2.2 Linux 系统安装​
      • 2.2.3 macOS 系统安装​
    • 2.3 使用流程与操作详解​
    • 2.4 与深度学习框架集成​
  • 三、CVAT 工具解析​
    • 3.1 工具概述与特点​
    • 3.2 安装与部署​
    • 3.3 使用流程与操作详解​
    • 3.4 自动化标注与插件开发​
  • 四、LabelImg 与 CVAT 的对比分析​
    • 4.1 功能对比​
    • 4.2 适用场景对比​
    • 4.3 优缺点对比​
  • 五、总结​
  • 致读者一封信

LabelImg与CVAT：视觉数据标注工具全解析 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，随着计算机视觉应用场景的不断拓展，对标注数据的需求日益增长，这也促使各类标注工具应运而生。其中，LabelImg 和 CVAT（Computer Vision Annotation Tool）凭借各自的优势，成为众多开发者和研究人员的常用工具。本文将对这两款工具进行全面解析，帮助读者深入了解它们的功能特性、使用方法以及适用场景。

一、前言

    计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检