如果您正在深入研究机器学习或人工智能，您很快就会意识到数据标注至关重要。注释工具可以帮助您标注图像、视频和其他数据集，使其能够用于训练模型。虽然许多注释工具价格不菲，但也有一些很棒的免费工具可供选择。无论您是在进行小型项目还是需要可扩展的解决方案，这些免费工具都能帮助您轻松完成工作。让我们来看看市面上有哪些最佳的免费注释工具，以及它们如何帮助您简化数据标注流程。
1. FlyPix AI
FlyPix AI 专注于地理空间分析，利用人工智能将卫星和航拍图像转化为切实可行的洞察。该平台旨在帮助我们检测物体、监测变化并识别异常，这对于农业、城市规划和环境监测等行业至关重要。虽然 FlyPix AI 是一个付费平台，但它提供了一些有价值的功能，可以作为小型项目或刚开始使用地理空间数据的团队的免费注释工具。
我们看重 FlyPix AI，因为它的无代码平台使我们能够轻松创建和训练自定义 AI 模型。交互式注释工具帮助我们注释图像并训练模型，无需任何编码技能，使其成为一款技术和非技术用户均可轻松使用的工具。此外，FlyPix AI 的实时分析和热图生成功能帮助我们追踪随时间推移的变化，提供清晰且可操作的数据洞察。
价格
起动机
贮存
10 GB
50 积分
约10亿像素
- 包含的功能：
- 分析仪表板访问权限
- 导出矢量图层
- 5个工作日内提供电子邮件支持
标准
贮存
120 GB
500 + 100 积分
最高可达 12 吉像素
- 包含的功能：
- 获取多光谱数据
- 地图共享功能
- 2 个工作日内提供电子邮件支持
专业版
贮存
600 GB
2000 + 1000 积分
最高可达 60 吉像素
- 包含的功能：
- API 访问
- 团队管理
- 电子邮件和在线聊天，1小时内回复
企业
贮存
无限
无限
用户席位：
无限
- 包含的功能：
- API 访问
- 团队管理
- 电子邮件和在线聊天，1小时内回复
主要特点：
- 用于图像注释和模型训练的无代码平台
- 支持卫星、无人机和 LiDAR 数据类型
- 用于注释对象和跟踪变化的交互式工具
- 通过热图生成进行实时分析
- 为大型项目提供企业级支持
服务：
- 地理空间物体检测和定位
- 检测和跟踪图像中的变化或异常
- 根据您的独特项目需求定制 AI 模型开发
- 与 GIS 系统集成，实现更顺畅的工作流程
- 使用热图可视化数据模式
最适合：
- 使用卫星、无人机或 LiDAR 图像的团队
- 农业、城市规划和环境监测项目
- 寻找无代码工具来快速注释和训练模型的用户
- 任何需要实时变化跟踪和可视化数据表示的人
联系方式和社交媒体信息：
- 网站： flypix.ai
- 地址：Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- Phone: +49 6151 7076949
- 电子邮件： [email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/flypix-ai
使用 FlyPix 体验地理空间分析的未来！
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| 工具 | Category | <!--Our competences--> 主要特点 | 目标受众 | Unique Differentiator | 集成 |
|---|---|---|---|---|---|
| 飞像素 AI | Geospatial AI annotation and analysis | No-code custom model training; satellite, aerial, drone, multispectral, hyperspectral, SAR, and LiDAR data; object detection and segmentation; change detection; georeferenced measurements and vector export | Surveyors, GIS teams, agriculture, construction, mining, infrastructure, energy, government, and environmental teams | Combines annotation with no-code AI model training and geospatial analysis across multiple sensor types in one workflow | GIS and CAD export; API |
| CVAT | Computer vision image and video annotation | Bounding boxes, polygons, masks, keypoints and tracks; image and video annotation; automated annotation; quality control and analytics; AI-assisted annotation | Computer vision teams, ML engineers, researchers, and organizations managing image/video datasets | Open-source annotation environment combining manual labeling, AI-assisted annotation, APIs, and self-hosted deployment | Hugging Face; Roboflow; FiftyOne; Human Protocol; AWS |
| Label Studio | Multimodal data labeling and evaluation | Image, video, text, audio, time-series and multimodal annotation; customizable labeling interfaces; AI-assisted labeling; evaluation workflows; cloud and self-hosted deployment | ML teams, data scientists, AI researchers, and organizations labeling heterogeneous datasets | Supports many data modalities through configurable labeling interfaces and an integration ecosystem | Databricks; AWS S3; Google Cloud Storage; Azure Blob Storage; Anthropic; Azure OpenAI; Cohere; Gemini; Hugging Face; TensorFlow; Amazon SageMaker; Kubernetes; PostgreSQL; Redis |
| LabelMe | Open-source image and video annotation | Polygon, rectangle, circle, line and point annotation; image classification flags; video annotation; GUI customization; VOC and COCO export | Researchers, developers, and computer vision teams creating image datasets | Python-based graphical annotation application with multiple annotation primitives and direct dataset export | COCO; Pascal VOC; Python; Qt |
| Scalabel | Open-source computer vision annotation | Bounding boxes; semantic and instance segmentation; video tracking; browser-based annotation; Docker deployment; annotation for driving datasets | Autonomous-driving researchers, computer vision teams, and developers working with video datasets | Designed for scalable annotation of driving datasets with simultaneous spatial and temporal labeling | Docker; COCO-style dataset workflows |
| VGG Image Annotator (VIA) | Lightweight browser-based image, audio and video annotation | Spatial region annotation; temporal audio/video segments; image, video, audio and subtitle annotation; CSV/JSON/COCO import and export; shared projects | Researchers, academics, developers, and small annotation projects | Runs as a standalone browser application without installation and can operate offline as a self-contained HTML application | COCO; CSV; JSON |
| MONAI Label | AI-assisted medical image annotation | Interactive and automated segmentation; active learning; radiology and pathology applications; custom model bundles; server-based labeling applications | Medical imaging researchers, clinicians, radiologists, pathologists, and healthcare AI developers | Built specifically around medical imaging and continuous learning from annotator interactions | MONAI; 3D Slicer; OHIF; DICOM workflows; CVAT |
| 备注 | Online image and screenshot annotation | Arrows, lines, rectangles, ellipses, highlights, freehand drawing, blur, spot, zoom, pins and labels; screenshot capture; image cropping; multi-slide projects | Individuals, agencies, designers, developers, educators, and teams communicating visual feedback | Browser-based annotation with no-sign-up use and an offline mode for local annotation and export | Google Drive; OneDrive; Dropbox; Box; Amazon S3; Facebook; X/Twitter |
| Supervisely | Computer vision data management and annotation | Image, video, medical and 3D annotation; segmentation, polygons, keypoints and tracking; AI-assisted labeling; dataset management; collaboration and review | Computer vision teams, research groups, enterprises, and organizations managing large datasets | Combines annotation, dataset management, AI model development, and customizable applications with cloud or self-hosted deployment | AWS S3; Google Cloud Storage; Azure Blob Storage; Kubernetes; LDAP; Microsoft Active Directory; OAuth2 |
| Latitude | LLM and AI-agent evaluation annotation | Human feedback; production traces; issue tracking; evaluation datasets; automated evaluations; agent observability; regression monitoring | AI engineering teams, LLM developers, ML engineers, and teams evaluating AI agents | Connects production observability and human feedback with continuously running LLM evaluations | OpenAI; Anthropic; Azure; Google AI; Amazon Bedrock; Cohere; Together AI; Vertex AI; Gemini; Groq; Mistral AI; Ollama; LiteLLM; Replicate; AWS SageMaker; Hugging Face Transformers; IBM watsonx.ai |
| Roboflow | Computer vision dataset annotation and model development | Browser-based annotation; AI-assisted labeling; dataset management; annotation review; model training; hosted and edge inference | Computer vision developers, ML teams, robotics teams, enterprises, and researchers | Connects annotation directly with computer vision training, deployment, and edge inference workflows | AWS S3; Hugging Face; Google Cloud Vision; Azure Vision; Supervisely; CVAT; VoTT; LabelMe; Labelbox; SageMaker; Zapier; Kubernetes; NVIDIA Jetson; Luxonis OAK; Google Colab |
| Doccano | Open-source text annotation | Text classification; sequence labeling; sequence-to-sequence annotation; collaborative annotation; multilingual support; REST API | NLP researchers, ML practitioners, and teams creating text datasets | Lightweight open-source platform focused on human text annotation with self-hosted deployment | REST API; PostgreSQL; Docker; Docker Compose |
| LightTag | Text and NLP annotation | Span annotation; text classification; phrase-based and dependency-based relations; annotator management; review workflows; CoNLL-U annotation tools | NLP researchers, data science teams, and organizations managing annotation teams | Designed around managing the NLP annotation workflow, including annotation, review, and consistency processes | CoNLL-U; Universal Dependencies |
| tagtog | Text and document annotation | Entity annotation; relations; document labels; overlapping annotations; PDF annotation; collaborative review; model-assisted annotation | NLP teams, researchers, subject-matter experts, and organizations building text datasets | Combines manual annotation with model-generated predictions and iterative correction for AI training | REST API; JSON; custom ML models; dictionaries |
| QSL | Jupyter-based multimodal labeling | Image and video bounding boxes; polygons and segmentation masks; video segments; point and range time-series labels; keyboard shortcuts; JSON export | Researchers, data scientists, and developers working inside Jupyter or code-driven workflows | Operates as a Jupyter widget or CLI rather than a standalone annotation platform | Jupyter; AWS S3; Google Colab; JSON |
| ELAN | Time-aligned audio and video annotation | Tier-based annotation; time-aligned transcription; audio/video synchronization; structured search; annotation merging; EAF files; remote EAF files | Linguists, speech researchers, behavioral researchers, and academic teams analyzing audiovisual data | Uses tier-based temporal annotation to represent multiple synchronized layers of linguistic or behavioral information | EAF; CSV; tab-delimited export; REFI project files; remote URLs |
| Yedda | Visual data annotation and AI-assisted video analysis | Image and video annotation; visual action measurement; CCTV analysis; human-AI collaboration; real-time operational dashboards | Retail, logistics, QSR, manufacturing, consulting, and AI teams using visual data | Connects to existing CCTV systems to measure visual actions and operational metrics without requiring additional camera hardware | Existing CCTV camera systems; Yedda dashboard; Yedda mobile app |
| Diffgram | Open-source multimodal training-data platform | Image, video, 3D, text, audio and geospatial annotation; model-assisted labeling; automated workflows; QA and review; dataset management; API and SDK | ML teams, data engineers, enterprises, AI experts, data scientists, annotators, and subject-matter experts | Combines annotation, AI datastore, workflow automation, dataset management, and application integration in one platform | AWS; Google Cloud; Azure; MinIO; PostgreSQL; TensorFlow; PyTorch; Amazon SageMaker; Hugging Face; REST API; Python SDK; OAuth 2.0/OIDC; webhooks |
2. CVAT
CVAT（计算机视觉注释工具）是一个开源平台，专为注释图像和视频而设计，主要用于计算机视觉任务。对于从事需要对象检测、分割和跟踪的机器学习和人工智能项目的团队来说，它是一个热门的选择。该平台支持各种注释格式，并提供用户友好的界面，使其成为那些希望高效标记大型数据集的团队的首选工具。
CVAT 以其对灵活性和协作的重视而脱颖而出。团队可以轻松地协作完成注释项目，并且该平台与机器学习工作流程完美集成，允许用户导出已注释的数据以供进一步处理。无论您是在进行研究项目，还是需要为商业应用标记数据，CVAT 都能提供处理复杂注释任务所需的工具。
主要特点：
- 开源且可定制
- 支持对象检测、分割和跟踪
- 基于团队的注释实时协作
- 与机器学习管道集成
- 适用于各种图像和视频格式
最适合：
- 需要准确数据标签的人工智能和机器学习团队
- 需要团队协作的大型注释项目
- 寻找免费开源工具的公司
- 专注于计算机视觉任务的研究团队
联系方式和社交媒体信息：
- 网址：www.cvat.ai
- 领英： www.linkedin.com/company/cvat-ai
- 脸书：www.facebook.com/cvat.corp
3.标签工作室
Label Studio 是一款开源工具，可为图像、文本、音频和视频提供灵活的数据标注功能。对于需要标注各种数据类型（包括结构化和非结构化数据）的机器学习项目来说，它是一个绝佳的选择。Label Studio 的设计兼具用户友好性，同时提供自定义功能，使其成为具有独特标注需求的团队的理想之选。
该工具支持多种数据类型和格式，允许团队为涉及计算机视觉、自然语言处理和其他人工智能相关任务的项目注释数据。其开源特性意味着它经济高效且可定制，因此用户可以根据自己的特定项目需求进行调整，而无需投入巨额预算。
主要特点：
- 开源且高度可定制
- 支持图片、视频、文本、音频注释
- 团队工作的实时协作
- 与机器学习工作流程无缝集成
- 易于使用的界面，可高效标记数据
最适合：
- 需要为机器学习标记不同数据类型的团队
- 寻找具有自定义选项的免费开源工具的公司
- 涉及计算机视觉、NLP 和 AI 的项目
- 从事需要实时协作的数据标记任务的团队
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：labelstud.io
- 领英： www.linkedin.com/company/heartex
- 推特：x.com/labelstudiohq
4. LabelMe
LabelMe 是一款简单易用的图像注释开源工具。它尤其适合需要快速标记数据以用于机器学习任务（例如对象检测和分割）的团队。LabelMe 支持多种注释格式，包括边界框和多边形，因此能够灵活地适应不同类型的项目。
虽然 LabelMe 是一款相对基础的工具，但它的简单易用使其成为小型项目或预算有限的研究人员的理想选择。它是开源的，这意味着任何人都可以免费使用，而且易于上手，对于不需要大型注释工具复杂性的团队来说，它是一个实用的解决方案。
主要特点：
- 开源且免费使用
- 支持边界框、多边形和其他注释
- 简单的界面，可快速标记图像
- 非常适合物体检测和分割任务
- 可根据特定注释需求进行定制
最适合：
- 小规模图像标注项目
- 预算有限且需要快速解决方案的研究人员或团队
- 涉及物体检测和分割的项目
- 寻找开源、免费注释工具的用户
联系方式和社交媒体信息：
- 网站： labelme.io
- 电子邮件：[email protected]
- 推特：x.com/labelmeai
5. Scala标签
Scalabel 是一款灵活的开源图像标注工具，专为大型项目设计。它支持多种标注类型，例如边界框、关键点和分割，非常适合需要精确高质量标注的机器学习任务。Scalabel 具备可扩展性，因此无论数据集大小，都能完美运行。
Scalabel 的一大特色是其协作功能，允许团队实时协作完成注释任务。无论您是与小型团队合作，还是需要一款能够处理企业级数据集的工具，Scalabel 都能提供可靠的解决方案，实现高效的数据标记。
主要特点：
- 开源且可扩展用于大型数据集
- 支持边界框、关键点和分割
- 基于团队的注释实时协作
- 可根据具体项目要求进行定制
- 与机器学习工作流程集成
最适合：
- 处理大型复杂数据集的团队
- 需要高质量图像注释的项目
- 专注于对象检测和分割的机器学习团队
- 需要基于团队的注释功能的协作项目
联系方式和社交媒体信息：
- 网址：www.scalabel.ai
6. VGG 图像注释器（VIA）
VGG 图像注释器 (VIA) 是一款简单的开源工具，由牛津大学视觉几何小组开发。它专为标记图像和视频而设计，是从事机器学习和 AI 任务（例如对象检测和分割）的团队的理想之选。VIA 直接在浏览器中运行，无需安装，访问和使用都非常便捷。
VIA 的独特之处在于其简洁易用。它没有过多不必要的功能，非常适合只需要简单注释工具的小型项目或团队。虽然它可能缺少一些其他工具的高级功能，但它提供了快速高效标注所需的基本功能，尤其适合需要简洁工具的研究人员和开发人员。
主要特点：
- 开源且基于浏览器
- 支持对象检测和分割任务
- 简单、用户友好的界面
- 无需安装
- 适合小规模注释项目
最适合：
- 小规模图像标注项目
- 需要简单易用工具的研究人员或开发人员
- 寻求开源、免费解决方案的团队
- 喜欢无需安装的基于浏览器的工具的用户
联系方式和社交媒体信息：
- 网址：www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- 电子邮件：[email protected]
- 推特：x.com/Oxford_VGG
7. MONAI 标签
MONAI Label 是一款专为医学影像任务构建的开源图像标注工具。它是 MONAI 框架的一部分，该框架专注于医疗保健领域的 AI 技术。该工具可帮助研究人员和医疗团队为分割、分类和检测等项目标注医学图像。MONAI Label 可与医学影像软件无缝集成，这对于从事医疗保健或医学研究的团队尤其有用。
MONAI Label 的优势在于其专注于医疗保健领域。该平台专为医学图像标注而构建，使专业人员能够轻松标注医学扫描或放射图像。MONAI Label 凭借其开源特性，为需要为医疗 AI 模型进行精准标注的团队提供了灵活且经济高效的解决方案。
主要特点：
- 专门用于医学图像注释的开源工具
- 支持分割、分类和检测任务
- 与流行的医学成像软件集成
- 专注于医疗保健和医学研究应用
- 可针对特定医疗用例进行定制
最适合：
- 从事医学成像工作的医疗保健和医学研究团队
- 需要对医学图像进行精确注释的项目
- 需要开源、可定制注释工具的团队，用于将注释集成到其医学成像工作流程中的医疗保健组织
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：monai.io
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/projectmonai
- 推特：x.com/ProjectMONAI
8. Annotely
Annotely 是一款图像标注软件，帮助团队为机器学习和 AI 项目标注图像。它为目标检测和图像分割等任务提供了简洁直观的界面。Annotely 以其直观易用而著称，用户无需复杂的设置或漫长的学习过程，即可轻松直接开始图像标注。
此工具特别适合中小型项目，对于需要可靠、免费数据标注解决方案的企业或个人来说，它是一个绝佳的选择。Annotely 提供了图像标注所需的所有基本功能，其灵活性使其能够适应不同类型的 AI 和机器学习应用。
主要特点：
- 简单直观的用户界面
- 支持边界框和多边形注释
- 非常适合物体检测和分割任务
- 可根据不同的注释需求进行定制
- 免费，适用于中小型项目
最适合：
- 需要快速简便的注释工具的中小型团队
- 涉及物体检测和分割的项目
- 想要一个易于使用且免费的图像标记工具的用户
- 需要可靠图像注释软件的企业
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: annotely.com
- 推特：x.com/@annotely
9. Supervisely
Supervisely 是一个工作空间，标注、数据组织和模型实验都集中于此。用户通常通过试用版或社区使用来体验这款免费的标注工具，主要用于标注图像、视频、医学扫描或 3D 数据。其标注界面灵活，支持简单和更详细的标注任务，且不会强制执行僵化的工作流程。.
这里的标注并非一次性步骤。随着数据集的演进，标签可以被审核、调整和重复使用。对于小型项目或研究工作而言，免费访问权限通常足以探索高级标注类型，并了解未来如何构建更大型的流程。.
主要亮点：
- 支持图像、视频、医疗和 3D 注释
- 用于框、多边形、关键点、跟踪和分割的工具
- 可选的AI辅助标注功能，用于重复性任务
- 基于浏览器的界面，提供云端或自托管选项
- 项目层面的协作和审查
最适合人群：
- 团队测试复杂的标注设置
- 具有非标准数据类型的研究项目
- 用户将标注与数据集组织相结合
- 小规模工作，需要灵活性而非简洁性。
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: supervisely.com
- 邮箱：[email protected]
- Facebook：x.com/@supervisely_ai
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/10456352
10. 纬度
Latitude 用于标注大型语言模型的文本输出，而非视觉数据。其免费版本通常用于为模型响应、对话或特定文本片段添加人工反馈。与创建静态数据集不同，Latitude 的标注功能可以帮助团队了解模型在实际应用中的表现。.
该工具适用于那些评估和迭代比体积标注更为重要的工作流程。反馈可以直接应用于生成的输出，从而更容易发现模式、错误或不一致之处。对于早期LLM项目，这种标注方式通常会取代自定义的内部工具。.
主要亮点：
- 文本和对话输出的注释
- 跨度级和响应级反馈
- 注重人为判断而非批量贴标签。
- 与现有的LLM流程协同工作
- 免费使用，适合实验
最适合人群：
- 构建或测试基于LLM系统的团队
- 需要结构化人工反馈的项目
- 及时评估和迭代工作流程
- 没有定制评估工具的小规模群体
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：latitude.so
11. Roboflow
Roboflow 常被用作计算机视觉项目中图像标注的起点。通过其免费版本，用户可以直接在浏览器中使用熟悉的工具（例如框和多边形）标注图像。设置过程简单易懂，降低了标注新手入门的门槛。.
除了绘制标签之外，数据集还可以在同一平台上进行组织、审阅和初步处理。虽然规模较大的团队通常会选择付费方案，但免费版本足以满足学习、原型设计和构建早期数据集的需求，无需安装本地软件。.
主要亮点：
- 基于浏览器的图像标注
- 边界框、多边形、关键点和分类
- 可选的AI辅助标注
- 数据集组织和审查工具
- 简易协作功能
最适合人群：
- 计算机视觉标注入门
- 学生和早期项目
- 小型团队标注图像数据集
- 希望快速设置且开销最小的用户
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：roboflow.com
- 推特：x.com/roboflow
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/roboflow-ai
12. 多卡诺
Doccano 是一款开源工具，专注于文本标注任务，例如分类、序列标注和命名实体识别。它通常采用自托管模式，使团队能够完全掌控数据和标注规则。由于它是免费开源的，因此常被用于有特定需求的长期自然语言处理 (NLP) 项目。.
该界面简洁实用，以任务为中心。标注员可以处理文本项、添加标签，并将结果导出为常用格式。虽然设置需要一些技术工作，但好处是运行后具有很高的灵活性，且没有使用限制。.
主要亮点：
- 完全开源且免费
- 文本分类和序列标注支持
- 基于 Web 的注释界面
- 导出为标准 NLP 格式
- 自托管数据控制
最适合人群：
- 处理文本数据集的自然语言处理团队
- 需要开源工具的研究小组
- 对数据要求严格的组织
- 需要自定义注解方案的项目
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：github.com/doccano/doccano
- Facebook：www.facebook.com/GitHub
- Twitter：x.com/github
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/github
13. 轻标签
LightTag 用于自然语言处理 (NLP) 工作流程中的文本标注，尤其适用于速度和一致性要求较高的场景。在研究和应用领域，它常被提及，因为它是一种实用的文本标注方法，能够将标注与下游任务紧密关联。LightTag 提供免费或低门槛的访问方式，通常用于实验、教学或小型项目。.
标注工作侧重于标记文本片段和管理审核流程，而非批量标注。这种设计鼓励标注者和审核者紧密合作，有助于在数据集不断增长或变化时保持标注的一致性。.
主要亮点：
- 基于跨度的文本标注
- 围绕自然语言处理工作流程设计
- 审查和一致性支持
- 适用于小型项目的轻量级设置
- 常用于研究领域
最适合人群：
- 自然语言处理研究人员和学生
- 命名实体识别和标注任务
- 重视一致性而非规模的团队
- 与模型开发相关的文本标注
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：aclanthology.org
14. tagtog
tagtog 适用于文本标注，尤其适合那些希望构建结构化 NLP 数据集但又不想陷入繁琐的设置或工具选择的用户。它支持手动标注实体、关系和文档级标签，并且能够处理原生 PDF 文件，这在免费标注工具中仍然比较少见。对于小型团队、研究工作或早期数据集创建而言，免费使用通常就足够了。.
注释编辑器以阅读流程为中心设计，而非繁复的表单界面。多位注释者可以同时处理同一份文档，比较不同版本，并通过审核和裁决解决分歧。虽然可以稍后添加自动建议，但即使完全手动注释，注释功能依然强大。.
主要亮点：
- 浏览器中的文本和 PDF 注释
- 实体级、关系级和文档级标签
- 支持重叠和规范化标注
- 具有审查和裁决功能的多用户工作流程
- 基于云端，并提供本地部署选项
最适合人群：
- 专注于文本或文档的自然语言处理项目
- 由主题专家组成的团队
- 需要审核和一致性检查的标注任务
- 混合人工和辅助贴标的项目
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：docs.tagtog.com
15. QSL
QSL 是一款轻量级的开源标注工具，可在 Jupyter 环境中运行。它常用于需要将标注内容紧密地与代码、实验或 Jupyter Notebook 结合使用的场景。该工具支持图像、视频甚至时间序列数据，因此非常适合研究密集型工作流程。.
QSL 并非完整的 Web 平台，而是以小部件或命令行工具的形式运行。标签直接保存到文件中，使整个过程简单透明。由于它仍在不断发展完善，因此最适合那些更注重灵活性和直接控制而非完美无瑕的应用场景。.
主要亮点：
- 开源且免费
- 可以作为 Jupyter 小部件或 CLI 运行。
- 支持图像、视频和时间序列标注
- 边界框、多边形、掩码和范围
- 本地或云端媒体加载
最适合人群：
- 使用 Jupyter notebook 的研究人员
- 小型实验和自定义工作流程
- 时间序列或混合数据标注
- 熟悉代码驱动工具的用户
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：github.com/faustomorales/qsl
- Facebook：www.facebook.com/GitHub
- Twitter：x.com/github
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/github
16. 伊兰
ELAN是一款桌面标注工具，广泛应用于语言学和行为研究领域。它专注于将标注与音频和视频时间轴对齐，因此适用于语音、手势和交互分析。该软件可免费下载，并可在主流操作系统上本地运行。.
ELAN 中的标注按时间顺序分层组织，从而支持详细且分层的标注。虽然其界面比基于 Web 的工具更技术化，但它对时间结构提供了强大的控制力，因此在学术环境中被广泛使用。.
主要亮点：
- 免费桌面应用程序
- 音频和视频注释及时间轴
- 基于层级的注释结构
- 支持复杂的时间关系
- 可在本地计算机上离线工作
最适合人群：
- 语言学和言语研究
- 多模态音视频分析
- 学术和研究环境
- 需要精确时间安排的项目
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：archive.mpi.nl
- 地址：荷兰奈梅亨，6525XD，Wundtlaan 1，马克斯·普朗克心理语言学研究所语言档案馆
17. 耶达
Yedda专注于图像和视频的视觉数据标注，通常应用于实际操作场景。虽然其大部分工作集中在托管服务上，但内部也使用标注工具来支持标注工作流程。免费使用权限较为有限，通常仅适用于小型试验或探索性工作。.
该标注工具侧重于视觉动作和事件，而非数据集实验。因此，它较少作为独立的免费工具使用，更多出现在标注结果直接导入应用型人工智能系统的项目中。.
主要亮点：
- 支持图像和视频注释
- 专注于真实世界的视觉场景
- 协作标注工作流程
- 与应用人工智能项目一起使用
- 小规模使用可获得有限的免费访问权限
最适合人群：
- 探索可视化标注工作流程的团队
- 在托管标注之前进行早期测试
- 与运营视频数据相关的项目
- 用户正在评估标注方法
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：www.yedda.ai
- 电子邮箱：[email protected]
- 地址：新加坡安顺路10号#22-02国际广场，邮编：079903
- 电话：+65 6950 4154
18. 差异图
Diffgram 是一款开源工具，它将标注和训练数据管理整合在一个平台上。它可以安装在您自己的服务器上，也可以通过托管服务访问，支持对图像、视频、文本、音频、3D 数据等多种数据类型进行标注。其界面设计旨在让标注人员能够直接处理标注任务，并随着数据集的增长轻松管理这些标注。.
由于 Diffgram 还集成了数据工作流和基础自动化功能，标注工作成为更大循环的一部分，您可以跟踪数据在项目中的流转情况。团队可以邀请其他人参与任务、审核或更正标注，并将手动标注与自动建议相结合。.
主要亮点：
- 开源且可自托管的注释平台
- 支持图像、视频、文本、音频和 3D 数据类型
- 结合了标注、数据管理和工作流程
- 支持多用户协作标注
- 可以整合自动化和模型预测
最适合人群：
- 希望完全掌控其标注数据的团队
- 涉及混合数据类型（视觉、文本、音频）的项目
- 更喜欢开源工具而不是云服务的用户
- 中小规模的机器学习标注工作
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：github.com/diffgram/diffgram
- Facebook：www.facebook.com/GitHub
- Twitter：x.com/github
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/github
结论
选择合适的免费注释工具对于简化机器学习和 AI 项目中的数据标记至关重要。这些工具可以简化数据集的准备过程，无论是用于对象检测、图像分割还是其他 AI 任务。从基础的开源解决方案到功能更丰富的平台，各种方案都能满足各种需求和项目规模。
优秀的注释工具不仅可以加快注释速度，还能确保数据的准确性，这对于构建可靠的 AI 模型至关重要。许多工具都提供协作功能和集成功能，帮助团队高效地协作处理大型数据集。无论您的项目规模或复杂程度如何，合适的注释工具都能帮助您节省时间，并确保数据已准备好用于训练模型。