1. 概述
图像标注是用于CV监督机器学习的标志性技术之一。目前深度学习算法精度的提升严重依赖于数据的规模和质量，甚至决定了算法的上限。在此需求背景下，业界发布了诸多的图像标注工具，大公司的AI中台也集成了图像标注版块功能，也出现了以数据众包和数据标注众筹平台为主要业务的初创企业，图像标注软件和平台目前发展非常活跃，在未来也是必不可少的重要一环。下面笔者对一些常见的、有亮点的图像标注工具进行简要介绍，并对图像标注技术发展趋势进行展望，希望对cv算法和AI平台开发同学能有所帮助。
2. 概述
2.1 LabelImg
LabelImg是很多cv初学者的入门标注工具[1]，由于其用户界面的友好性，理解该工具操作使用并不难，该工具支持源码安装和绿色安装，也支持跨平台运行（Win、Linux、Mac）。 此工具的缺点是它仅提供一种形状，即边界框或矩形形状，适合做目标检测和图像分割等视觉任务的操作。labelImg 可自定义标签名称，并提供了两种类型的文件，一种是 PascalVOC格式的标签，另一种是 YOLO格式的标签，方便支持目前最常见的目标检测器训练和评估。
2.2 Labelme
Labelme 在易于安装和界面方面与 labelimg 相似[2]，但更适合做图像分割的任务，该工具最好的功能之一是右下角的“文件列表”。 当您要注释大量图像时，可能会错过注释某些图像的机会。 这就是“文件列表”派上用场的原因，因为它不仅列出了您的文件，而且还为您已经注释的每个文件提供了一个复选标记。在 labelme 中，您可以自由选择它具有的六种类型，从多边形、矩形、圆形、线、点和线条开始。 labelme 使您可以灵活地注释图像，同时仍然易于使用。labelme 主要的缺点是它只能以 JSON 格式保存标签文件，对于其他的标注格式，需要算法工程师自己写脚本进行转换。
2.3 BBox-Label-Tool
BBox-Label-Tool支持在图像中标记边框和人物属性，亮点是支持多标签标注，标签保存格式为txt文件，类别加框坐标，适合多属性的标注任务。该模型架构清晰，接口简洁，具有良好的扩展性，有望作为cv基础模型，为多项cv任务和多模态任务进行赋能。
2.4 CVAT
CVAT是兼顾图像/视频标注，和项目管理功能的标注工具，由Intel团队开发，目前在已经交给了OPENCV组织来维护[4]，该项目已经修改成MIT协议。在 CVAT可以创建一个包含相同类型任务的项目。 与项目相关的所有任务都将继承标签列表，可创建不同的角色，并为该项目的不同角色人员分配标注任务，同时也可以基于预训练模型，在后端辅助完成半自动化标注工作。CVAT支持多种标注任务和标注格式，例如目标检测、跟踪，支持图像和视频标注，并支持大约 15 种不同的格式保存标签。
2.5 Roboflow
Roboflow是一款专为著名的目标检测算法YOLO设计的自动化训练数据工具[5]，它为YOLO提供了一种更便捷、更快速的方式来准备训练数据。它能够自动从开发者提供的原始图像数据中提取所需的信息，并将其转换为YOLO可以直接使用的格式。Roboflow还提供了一种独特的标记方式，让开发者更轻松地为图像中的物体设定标签，以便YOLOv8能够更有效地识别它们。本文将为大家介绍如何使用Roboflow来训练YOLO自定义数据集，它提供了一种简单的方式来调整训练数据，使其能够更好地适应YOLO模型训练和评估的要求，帮助我们更轻松地准备YOLO 所需的训练数据。还可以自动转换和标记图像，以及针对不同的训练数据集设置特定的训练参数，确保YOLO模型能够更有效地识别物体，从而使YOLO模型能够更有效地训练学习。
值得惊喜的是，目前Roboflow平台上已经与Meta合作，引入了SAM AI自标注和分割技术，与以往的自动标注技术采用预训练模型，进行1次辅助标注的方式不同的是，通过SAM技术引入了提示工程交互方式，标注者可通过text文本、划分提示框区域和可关注点方式，来灵活引导SAM模型在Roboflow平台完成标注，并且可以实现对一次标注目标的按需编辑，进行数据生成，极大提升了用户体验和数据质量，代表了数据标注新的技术方向。
3. 总结展望
无论在工业界还是学术界，图像标注工具均是cv模型快速产出和优化迭代的利器，目前cv图像标注工具繁多，总结起来其发展特点和技术趋势总结如下：
- 图像标注工具的基本功能和特征均来自于实际的标注需求，具有多样化的发展特点，如分为单机运行版、联网版、开源版、绿色版等，丰富的工具形态和良好的开源生态为cv算法开发者提供了极大的便利，标注工具本身无好坏之分，cv开发者可根据操作熟练度、cv任务类型、标注格式、开发合作方式、数据安全性等方面的需求，选择合适的标注工具。
- 数据标注工具与AI模型开发、评估及应用评估等环节的结合越来越紧密，目前诸多科技公司如阿里、百度、华为等均开放了自己的AI平台，把AI标注工具当成用户引流的重要入口，与公司云端的数据仓库、AI创作间等版块结合日益紧密，与单机版和离线版的图像标注工具相比，平台级的AI标注工具在数据规模、数据及角色管理、AI自动化辅助等方面具有巨大优势，大大加快了数据标注和AI模型产出的生产进程。
- 交互式和生成式AI技术为图像标注工具注入新的活力。SAM技术通过提示工程方式为图像标注工具提供了新的人机交互接口，使标注人员更高效地聚焦于标注样本的语义信息，SAM所提供的cv基础分割模型为全自动化数据标注提供了新的数据引擎，图像标注的操作范围由传统的图像扩展到多模态人机交互，而以Diffusion Model为代表的生成扩散模型，为图像标注任务提供了图像编辑和内容创作能力，相信在不久的将来，会出现全新的图像标注工具，将成为面向AI数据生产的助推器。
4. 参考链接
[1]. https://github.com/heartexlabs/labelImg
[2]. https://github.com/wkentaro/labelme
[3]. https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool
[4]. https://github.com/opencv/cvat.git
[5]. https://blog.roboflow.com/label-data-segment-anything-model-sam
