Top 14 Annotation Tools for Images (2026)
告诉我们您需要解决的难题—— 我们来助您一臂之力！
联系我们在机器学习或人工智能项目中，正确标注的图像对于训练有效的模型至关重要。但我们必须承认，标注可能是一项耗时且繁琐的任务。值得庆幸的是，市面上有多种标注工具可以加快这一过程，使其更快捷、更准确，甚至更易于协作。无论您是为目标检测、分割还是分类标注图像，选择合适的工具都是节省时间和确保高质量结果的关键。
在本文中，我们将深入探讨一些最佳的图像注释工具，分解它们的主要功能以及它们如何帮助您简化工作流程。无论您是单独工作还是团队协作，这些工具都能显著提高您的效率。让我们开始吧！
1. FlyPix AI
在 FlyPix AI，我们构建了一个平台，利用人工智能将地理空间数据转化为可操作的洞察，帮助团队检测物体、监测变化并识别卫星和航拍图像中的异常。该平台尤其适用于农业、城市规划和环境监测等行业。在图像注释工具方面，FlyPix AI 使整个过程无缝衔接，使用户能够快速准确地注释复杂的地理空间数据。
我们专注于提供一个用户友好的无代码平台，使团队能够根据自身需求创建和训练定制的 AI 模型。该平台支持无人机、卫星和激光雷达等多种数据源，为数据分析和标注提供了多功能解决方案。FlyPix AI 还提供实时分析、热图生成和导出功能，使其成为最高效的地理空间图像标注工具之一。
定价
价格（€ 欧元）
Pro存储 600 GB
€2000/5 user/mo
2000 + 1000 Credits
~Up to 60 Gigapixels
包含功能：
- API 访问
- 团队管理
- 邮件与在线聊天支持，1 小时内响应
主要特点：
- 用于图像注释和对象检测的无代码平台
- 支持卫星、无人机、激光雷达和合成孔径雷达图像
- 用于创建和训练自定义 AI 模型的交互式注释工具
- 使用仪表板、热图和变化跟踪进行实时分析
- 企业级功能，如 API 访问和多光谱处理
服务：
- 地理空间物体检测和定位
- 影像中的变化和异常检测
- 随时间动态跟踪物体
- 针对特定数据分析的定制 AI 模型开发
- 与GIS系统无缝集成
- 生成热图以可视化模式
最适合：
- 处理地理空间数据和图像的团队
- 农业、城市规划和环境监测等行业
- 需要无代码解决方案来注释和分析图像的用户
- 需要实时分析和变化跟踪的项目
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： info@flypix.ai
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/flypix-ai
| 工具 | Category | 主要特点 | 目标受众 | Unique Differentiator | 集成 |
|---|---|---|---|---|---|
| 飞像素 AI | Geospatial image annotation and AI analysis | No-code image annotation; object detection and localization; change and anomaly detection; custom AI model training; support for satellite, drone, LiDAR and SAR imagery | Geospatial, agriculture, urban planning and environmental teams | Combines geospatial image annotation with no-code AI model training and analysis | GIS systems; API |
| Roboflow | Computer vision dataset management and annotation | Object detection, classification and segmentation; AI-assisted labeling; dataset preprocessing and augmentation; model training and deployment; workflow automation | Computer vision developers, ML teams and AI engineering teams | Connects annotation, dataset preparation, model training and deployment in one computer vision workflow | AWS S3; Hugging Face; Google Cloud Vision; Microsoft Azure Vision; CVAT; Labelbox; LabelMe; SuperAnnotate; Scale AI; Supervisely; Zapier; Amazon SageMaker; Google Colab; Kubernetes; NVIDIA Jetson; Raspberry Pi |
| CVAT | Open-source image and video annotation | Bounding boxes, polygons and masks; tracking; automated annotation; collaborative projects; REST API, Python SDK and CLI | Computer vision developers, researchers and annotation teams | Open-source annotation platform with API, SDK and CLI layers for custom workflows | AWS S3; MinIO; DigitalOcean Spaces; S3-compatible storage |
| 备注 | Browser-based image and screenshot annotation | Arrows, lines and shapes; highlighting; blur and spot tools; labels and numbered pins; crop and zoom | Users annotating screenshots, images and visual instructions | Runs directly in a browser without installation or account creation | |
| Google Drive, OneDrive, Dropbox, Box, and Amazon S3 for image storage/import/export; also supports Facebook and Twitter sharing | |||||
| Labelbox | Multimodal data labeling and AI data development | Image, video, text, audio and multimodal annotation; model-assisted labeling; human review; data curation; model evaluation and training workflows | AI/ML teams, enterprise data teams and organizations building foundation or specialist models | Combines annotation, expert labeling services, model-assisted workflows and AI evaluation in one platform | AWS S3; Google Cloud Storage; Azure Blob Storage; Hugging Face |
| VGG Image Annotator (VIA) | Lightweight open-source image, video and audio annotation | Rectangle, circle, ellipse, polygon, point and polyline regions; image attributes; CSV/JSON/COCO import and export; offline browser use | Researchers, developers and small annotation projects | Standalone HTML/JavaScript application that can run offline in a browser with no installation | CSV; JSON; COCO |
| V7 | Computer vision data annotation and AI workflow platform | Image and video annotation; AI-assisted labeling; object detection and segmentation; automated workflows; external cloud storage | Computer vision and AI teams working with large datasets | Keeps annotated data in private external cloud storage while providing browser-based annotation workflows | AWS S3; Wasabi S3; Azure Blob Storage; Google Cloud Storage; Amazon SageMaker; HubSpot; Salesforce; Slack; Google Drive; Microsoft SharePoint; Microsoft Teams |
| 规模人工智能 | Data annotation and AI data platform | Image, video, text and 3D annotation; human-in-the-loop workflows; quality control; model evaluation; AI training and post-training data | Enterprises, AI labs, robotics and autonomous systems teams | Combines large-scale human data operations with AI-assisted data and model evaluation workflows | AWS S3; customer cloud platforms, data warehouses and internal APIs |
| SuperAnnotate | AI data annotation and model evaluation | Image and video annotation; AI-assisted labeling; LLM and multimodal evaluation; workflow management; custom AI model integration | Enterprise AI/ML teams and data operations teams | Connects annotation with AI agents, model evaluation and data-to-model workflows | AWS; Google Cloud; Azure; Databricks; Snowflake; IBM; Amazon SageMaker; Fireworks AI; NVIDIA |
| Supervisely | Computer vision data platform and annotation | Image, video, 3D and medical annotation; AI-assisted labeling; object tracking; segmentation; custom Apps and SDK/API automation | Computer vision teams, researchers and enterprise AI teams | Covers multiple computer vision modalities, including 3D point clouds and medical imagery, with an extensible App ecosystem | AWS; Azure; LDAP/OpenID; API; SDK |
| LabelMe | Open-source image annotation application | Polygon, rectangle, circle, line and point annotations; image-level classification flags; video annotation; GUI customization; JSON and VOC dataset support | Researchers, developers and small-to-medium computer vision projects | Lightweight Python/Qt desktop application with an on-disk JSON annotation format | JSON; Pascal VOC |
| Dataloop (Dell Data Orchestration Engine) | AI data orchestration and dataset pipeline platform | Data ingestion and preparation; dataset orchestration; metadata and enrichment; retrieval workflows; AI pipeline automation; hybrid and multi-cloud deployment | Enterprise AI, data engineering and ML infrastructure teams | Evolved from Dataloop’s multimodal data operations into Dell’s AI data orchestration layer for the full AI lifecycle | Databricks; Google AI/Gemini; Azure AI; NVIDIA |
| MONAI Label | Medical image annotation and AI-assisted labeling | Interactive and automated segmentation; active learning; 2D/3D medical imaging; custom labeling apps; model training and inference | Medical imaging researchers, clinicians, developers and healthcare AI teams | Uses continuous learning and interactive AI assistance for clinical image annotation | CVAT; MONAI Label Server; MONAI ecosystem |
| Label Studio | Open-source multimodal data annotation and evaluation | Image, text, audio and video annotation; customizable labeling interfaces; ML-assisted labeling; human evaluation; quality and workflow management | ML teams, researchers and AI evaluation teams | Extensible annotation platform with custom ML backends and integrations across data, models and infrastructure | Databricks; Azure Blob Storage; Google Cloud Storage; TensorFlow; Hugging Face Transformers; OpenAI; LangChain; Amazon SageMaker; Docker; Kubernetes; Terraform; PostgreSQL |
2. Roboflow
Roboflow 是一款专为需要以简便方式为机器学习应用程序注释图像的团队设计的工具。它拥有用户友好的界面，可帮助用户为目标检测、分类和分割任务注释图像。Roboflow 支持各种图像类型和注释格式，允许用户快速准备用于训练 AI 模型的数据集。
Roboflow 的特别之处在于它与 TensorFlow 和 PyTorch 等热门机器学习框架集成。它支持无缝导出标记数据，使团队能够快速从注释过渡到训练。此外，Roboflow 还提供 AI 辅助标记功能，以加速注释过程，尤其适用于大型数据集。
主要特点：
- 支持对象检测、分类和分割注释
- 与 TensorFlow 和 PyTorch 无缝集成
- 提供 AI 辅助工具，加快注释速度
- 团队项目的协作功能
- 可扩展至小型和大型数据集
最适合：
- 专注于计算机视觉的人工智能和机器学习团队
- 拥有大型数据集且需要更快注释的团队
- 需要与机器学习框架集成的项目
- 需要简单而有效的注释平台的用户
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：roboflow.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- 推特：x.com/roboflow
3. CVAT
CVAT（计算机视觉注释工具）是一款开源工具，旨在为机器学习项目注释图像和视频。它主要用于对象检测和分割任务，支持使用边界框、多边形和点进行注释。CVAT 注重灵活性和可扩展性，适用于处理小型和大型数据集的团队。
该平台具有协作功能，允许多个用户同时处理同一个项目，是团队的理想之选。它与各种机器学习框架完美集成，确保 AI 模型训练的工作流程顺畅。CVAT 还提供定制选项，团队可以根据特定的注释需求进行定制。
主要特点：
- 开源且免费使用
- 支持对象检测、分割和跟踪
- 团队项目的协作功能
- 与机器学习管道集成
- 可定制以满足特定需求
最适合：
- 致力于利用图像和视频数据进行计算机视觉任务的团队
- 协作注释项目
- 寻找免费开源注释解决方案的用户
- 专注于物体检测和分割的研究团队
联系方式和社交媒体信息：
4. Annotely
Annotely 是一款基于 Web 的注释工具，允许用户快速高效地标记图像和视频。它专为从事计算机视觉任务的机器学习团队打造，提供简洁的界面来注释对象、文本和关键点。该平台轻量级，提供直观的解决方案，避免了不必要的复杂性，非常适合希望以最少的设置注释数据的用户。
Annotely 的优势之一是其简洁易用，让初学者也能轻松上手，同时又能为专业人士提供必要的工具。它专为小型团队或项目而设计，无需大型注释平台的高级功能。尽管 Annotely 操作简单，但它为图像注释提供了坚实的基础，并提供可根据项目特定需求进行定制的功能。
主要特点：
- 开源且免费使用
- 支持边界框、多边形和关键点的注释
- 简单的界面，可快速注释
- 轻巧易用
- 可针对特定注释任务进行定制
最适合：
- 拥有中小型注释项目的团队
- 需要简单、免费的注释工具的用户
- 专注于物体检测和分割的项目
- 需要基本注释功能的研究团队和开发人员
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: annotely.com
- 推特：x.com/@annotely
5. 标签盒
Labelbox 是一个旨在帮助机器学习团队更高效地进行图像和数据标注的平台。它提供了一个协作界面，使团队能够快速准确地标注图像、视频和文本。Labelbox 支持多种标注类型，包括边界框、分割和关键点标注，使其能够适应各种机器学习任务。
该平台与机器学习工作流程完美集成，提供便捷的训练数据导出选项。它还包含主动学习等自动化功能，可加快大型数据集的注释流程。Labelbox 注重可用性和可扩展性，使其成为从事各种 AI 项目团队的理想之选。
主要特点：
- 支持多种注释类型：边界框、分割、关键点
- 基于团队的注释协作界面
- 与机器学习工作流程集成
- 诸如主动学习之类的自动化功能可以实现更快的注释
- 可扩展至大型项目和数据集
最适合：
- 致力于大型注释项目的人工智能和机器学习团队
- 需要协作注释工具的团队
- 需要与机器学习管道集成的项目
- 寻求自动化功能来加速注释过程的用户
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: labelbox.com
6. VGG 图像注释器（VIA）
VGG 图像注释器 (VIA) 是一款基于浏览器的开源工具，由牛津大学视觉几何小组开发。它专为目标检测、图像分割以及图像和视频注释等任务而设计。VIA 完全在浏览器中运行，无需安装，易于访问和使用，无需额外设置。
尽管 VIA 操作简单，但它提供了强大的注释工具，可以处理复杂的任务，例如关键点注释和多边形标注。该工具轻量级且免费，对于不需要高级功能或大型工具集的研究人员或小型团队来说，它是一个颇具吸引力的选择。VIA 简洁的界面支持快速高效的数据标注，使其成为小型项目的理想之选。
主要特点：
- 开源且免费使用
- 支持对象检测、分割和关键点注释
- 直接在浏览器中运行，无需安装
- 界面简单易用
- 可针对不同的注释任务进行定制
最适合：
- 小型图像和视频注释项目
- 需要简单工具的研究人员或开发人员
- 专注于物体检测和分割的项目
- 寻找免费、基于浏览器的注释工具的用户
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：vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- 推特：x.com/Oxford_VGG
7.V7
V7 是一款注释工具，为图像和视频标注提供了一个用户友好的平台。它专为从事机器学习任务的团队设计，支持对象检测、分割和图像分类。V7 注重易用性和性能，使其成为需要快速准确地标注数据的团队的理想之选。
该平台提供 AI 辅助工具来加速标注流程，包括有助于更有效地训练模型的图像增强功能。V7 专为可扩展性而构建，使团队能够处理大型数据集并进行实时协作。通过与机器学习工作流程的集成，V7 简化了为模型训练准备标记数据的流程。
主要特点：
- 支持对象检测、分割和分类
- 人工智能辅助工具加速注释
- 团队的实时协作功能
- 可扩展以适应大型数据集和复杂任务
- 与机器学习工作流程无缝集成
最适合：
- 致力于计算机视觉任务的机器学习团队
- 需要快速、高效图像注释的团队
- 需要实时协作的项目
- 处理用于 AI 训练的大规模数据集的团队
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：www.v7labs.com
- 地址：加州旧金山斯皮尔街201号1100室，邮编94105
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/v7labs
- 推特：x.com/v7labs
8. 规模化人工智能
Scale AI 为处理大型数据集的机器学习团队提供注释服务。它专注于通过人工和 AI 工具的结合，提供准确、可扩展的数据注释。该平台支持多种数据类型，包括图像、文本和视频，专为处理海量注释项目而构建。
Scale AI 的核心功能在于其能够大规模处理诸如 3D 对象标记和注释等复杂任务。它与机器学习框架无缝集成，使团队能够轻松地从数据注释过渡到模型训练。该平台非常适合自动驾驶汽车、机器人技术和 AI 驱动的内容审核等行业，因为准确高效的注释对这些行业至关重要。
主要特点：
- 用于可扩展数据注释的人工辅助 AI 工具
- 支持图像、视频、文本和 3D 注释
- 与机器学习管道无缝集成
- 高质量控制和准确性
- 可定制各种注释任务
最适合：
- 处理大型数据集的人工智能和机器学习团队
- 自动驾驶汽车、机器人和内容审核等行业的团队
- 需要大量、准确数据注释的项目
- 将注释工具与机器学习框架集成的团队
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：scale.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/scaleai
- 推特：x.com/scale_ai
- Facebook：www.facebook.com/scaleapi
9. SuperAnnotate
SuperAnnotate 是一款注释工具，旨在帮助团队为机器学习任务进行图像和视频标注。它支持对象检测、分割和关键点标注，提供准确高效地标注数据所需的所有功能。SuperAnnotate 的界面设计直观易用，适合初学者和经验丰富的团队。
该平台因其 AI 辅助工具和手动标注功能的结合而脱颖而出。SuperAnnotate 还包含协作工具，允许团队实时协作同一项目。该工具注重可扩展性，非常适合处理大型数据集或需要快速、高质量标注的复杂项目的团队。
主要特点：
- 支持对象检测、分割和关键点注释
- 人工智能辅助标记工具可加速注释
- 团队项目的实时协作功能
- 可扩展用于大型数据集和复杂的注释任务
- 与机器学习管道无缝集成
最适合：
- 致力于图像和视频注释任务的机器学习团队
- 需要实时协作的团队
- 需要人工智能辅助工具来加速注释的项目
- 计算机视觉项目的大规模注释任务
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：www.superannotate.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter：x.com/superannotate
- 脸书： www.facebook.com/superannotate
10. Supervisely
Supervisely 是一个专为计算机视觉任务设计的图像和视频标注平台。它支持多种标注类型，例如对象检测、分割和关键点标注。Supervisely 还提供预置工具，用于自动化标注流程的某些环节，从而提高处理大型数据集的团队的效率。
该平台还包含直接在工具内训练机器学习模型的功能，将注释过程与模型开发集成在一起。Supervisely 强大的工具集及其协作功能使其成为需要详细、高质量注释的大型项目团队的理想之选。
主要特点：
- 支持对象检测、分割和关键点注释
- 自动化工具可加速注释过程
- 用于训练机器学习模型的集成工具
- 团队的实时协作功能
- 可扩展至大型项目和数据集
最适合：
- 从事大型计算机视觉项目的团队
- 需要结合手动注释和自动化功能的项目
- AI 团队将注释直接集成到机器学习模型中
- 协作团队处理大量数据集
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: supervisely.com
- 电子邮件：hello@supervisely.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/deep-systems
- 推特：x.com/supervisely_ai
11. LabelMe
LabelMe 是一款简单易用的开源图像标注工具，可用于对象检测和分割等任务。它提供边界框、多边形和线条标注等功能，适用于中小型项目。对于需要快速便捷地标注数据且不增加任何复杂性的研究人员或开发者来说，LabelMe 简洁易用的界面是理想之选。
LabelMe 是开源的，免费使用，可以快速标记图像。但是，它可能缺少其他注释工具提供的一些高级功能和集成，因此更适合需要基本解决方案的用户。
主要特点：
- 开源且免费使用
- 支持边界框、多边形和线条注释
- 简单、用户友好的界面
- 非常适合中小型图像注释项目
- 任何人都可以免费使用
最适合：
- 中小型注释项目
- 专注于物体检测和分割的团队
- 寻找免费、简洁的注释工具的用户
- 研究人员需要基本且高效的注释解决方案
联系方式和社交媒体信息：
- 网站： labelme.io
- 电子邮件：kentaro@labelme.io
- 推特：x.com/labelmeai
12. 数据循环
Dataloop 是一个灵活的图像标注平台，专为大规模机器学习和 AI 项目而设计。它支持各种标注类型，例如对象检测、图像分割和文本分类。Dataloop 的功能针对高质量标注进行了优化，非常适合处理海量数据集的团队。
除了强大的注释工具外，Dataloop 还集成了机器学习框架，实现了从数据标记到模型训练的无缝过渡。该平台具有可扩展性，对于需要多名团队成员协作的项目来说，是一个绝佳的选择。
主要特点：
- 支持对象检测、分割和分类
- 与机器学习管道集成
- 基于团队的注释的协作功能
- 可扩展至大型数据集和复杂项目
- 先进的质量控制功能，确保标签准确
最适合：
- 处理大型数据集的团队
- 需要实时协作的项目
- 用户将注释数据直接集成到机器学习模型中
- 需要高质量注释的大型人工智能和机器学习项目
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：dataloop.ai
- 地址：以色列赫兹利亚萨皮尔街 2 号，邮编 12580，邮编 4685206
- 电子邮件: info@dataloop.ai
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/dataloop
13. MONAI 标签
MONAI Label 是一款专注于医学影像的开源注释工具，专为分割、分类和检测任务而打造。它能够与 MRI 和 CT 扫描等医学影像工具完美集成，帮助医疗专业人员为机器学习模型注释数据。MONAI Label 是医疗 AI 项目团队的理想之选，能够根据医疗需求提供定制化的工作流程。
它能够实现精准标记，并无缝集成到 AI 流程中，使其成为医学图像研究的宝贵工具。其开源特性使其即使是学术界人士或预算有限的小型团队也能轻松使用。
主要特点：
- 医学图像的开源注释工具
- 支持分割、分类和检测任务
- 与医学成像软件集成
- 专为医疗保健和医学研究量身定制
- 针对特定医疗用例的可定制工作流程
最适合：
- 致力于医学图像分割的医疗团队
- 需要高精度医学影像标注的项目
- 研究人员需要一种用于医学图像标记的开源工具
- 寻求医疗保健领域 AI 集成工具的团队
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
14.标签工作室
Label Studio 是一款开源工具，支持多种数据类型的注释，包括图像、文本、音频和视频。该平台允许团队高效地为机器学习任务（例如对象检测、分割和分类）的数据进行注释。它提供可自定义的界面，并支持多种注释类型，包括边界框、多边形和关键点。
Label Studio 的设计注重灵活性和可扩展性，非常适合需要不同类型注释的项目。该平台还支持实时协作，并与机器学习工作流程无缝集成，使团队能够无缝地从注释过渡到模型训练。
主要特点：
- 支持图片、文字、音频、视频注释
- 可定制不同类型注释的界面
- 团队项目的实时协作功能
- 轻松与机器学习工作流程集成
- 开源且免费使用
最适合：
- 处理各种类型数据（图像、文本、音频、视频）的团队
- 需要灵活注释工作流程的项目
- 机器学习团队将注释直接集成到模型中
- 寻求免费开源注释工具的用户
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
结论
选择合适的图像标注工具可以显著提升您的机器学习和 AI 项目。合适的工具可以节省时间、减少错误，并确保模型训练的高质量数据。使用本文提到的工具，您可以高效地标记数据，并将其无缝集成到您的机器学习工作流程中。无论您是在开展小型项目还是大型项目，总有一款工具能够满足您的各种需求，提供灵活性、协作性和可扩展性。
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