19 个免费、付费的图像标注 工具推荐，提升生产力必备
圖片標註（Image annotation）是一種運用模型訓練和機器學習的技術，讓你可以用框選、形狀、標記點等工具，進而在圖片上做筆記或記錄客戶建議，是一個可以讓你高效又精準管理圖片和設計專案的方法！
如果你需要：
- 快速辨識圖片、照片、影片中的物件
- 追蹤圖片裡的區塊或物件
- 幫你的設計素材建立「深度學習」的資料庫
我們將在本文介紹 19 個免費和付費的工具推薦、特色、價格，趕快往下閱讀，找到一個能幫你進行圖片標註的實用工具吧！
9 個高 CP 值的付費圖片標註工具
1. Eagle
圖片來源：Eagle
Eagle 可能是本文中最簡單實用的圖片註解工具，它採用邊界框技術來幫助使用者在圖片和 GIF 上製作標籤和留言，只要框選，就可以完成標記！
雖然圖片標註不是 Eagle 主打的功能，但它的基本管理功能很好，可以讓你進一步高效地整合、搜尋和瀏覽各式各樣的設計素材和圖片，讓你能減少重複的日常工作並自動化一些管理流程！
特色：
- 不需要了解太多進階技術，只要把它當作標籤一樣即可
- 可以透過註解篩選檔案
- 能夠與團隊成員分享註記
優點：
- 方便使用的
- 適合初學者
- 可在一個工具中整合和管理各類型檔案
價格：
- 30 天免費試用
- $29.95/ 終身使用
2. V7
圖片來源：V7
V7 可以自動化標註、管理資料和 autoML 模型訓練，自動完成標註任務，並且支援多種檔案，包括圖片、影片、PDF、3D 資料等。
特色：
- 不需事先培訓的自動註解
- 大規模、穩定的數據資料庫
- 可整合資料標籤
- 即時協作和流暢的使用者體驗
- 完美影片註解工具
優點：
- 適合初學者、非專業技術使用者
- 支援最獨特的檔案類型（UH 解析度、多光譜、顯微鏡格式、PDF）
價格：
3. Labelbox
圖片來源：Labelbox
Labelbox 旨在提高圖片標註的準確度和速度，它允許你從多種類型的檔案中匯入任何資料、自動標記和編排複雜的工作流程。成立於 2018 年，此後迅速走紅。
特色：
- 人工智慧輔助標註
- 綜合資料標籤服務
- 可優先處理需要標記的素材
- 高品質訓練資料的 QA/QC 能力
- 強大的貼標機效能分析
- 可定製的介面以簡化任務
優點：
- 用於語義分割的超像素著色選項
- 介面易於操作
- 先進的效能和品質控制監控
價格：
- 免費 10000 條註解
- 自定專業和企業計劃
4. Scale AI
圖片來源：Scale AI
Scale 是一個為 AI 應用程式提供高品質機器訓練和驗證資料的資料平台，它有助於提高 3D 感應器、圖片和影片資料註解的敏銳度，更不用說用於物件檢測、分類、文字識別等的能力！
特色：
- 機器學習驅動的預設標記
- 自動化品質控管
- 動態生成分類任務
- 模型循環資料管理
優點：
- 非常適合涉及激光雷達和地圖的自動駕駛使用
- 易於上手
價格： 自定快速和企業計劃（聯絡他們）
5. SuperAnnotate
圖片來源：SuperAnnotate
SuperAnnotate 是世界領先的平台，用於視覺和 NLP 最高品質的訓練資料庫。它是端到端的圖片、影片和檔案註解平台，用於註解、訓練和自動化你的 AI 管道，並且可以簡化和自動化電腦視覺工作流程。
SuperAnnotate 允許您使用框、多邊形、線、關鍵點、長方體和逐像素註解的工具包，以更快的速度對圖片、影片和文字進行註解。
特色：
- 高級工具和 QA、ML 和自動化功能
- 超像素語義分割
- 多種應用工具
- 支援透過圖片轉換各種格式
優點：
- 可大規模註解多種資料格式
價格：
- 14 天免費試用
- 自定 Starter、Pro、Enterprise 計劃（聯絡他們）
6. DataLoop
圖片來源：DataLoop
DataLoop 也是一個人工智慧驅動的資料管理工具，具有端到端的資料管理、自動化管道和品質良好的資料標籤平台，它涵蓋了從資料標記、自動化資料操作和部署生產管道等功能。
適用於各種行業，包括零售、無人機、媒體和內容創作，為基本的電腦視覺任務提供工具，例如檢測、分類、關鍵點和分割，並支援圖片和影片資料。
特色：
- 模型輔助標註
- 多種資料類型支援
- 支援影片
- 可視化、協作和探索資料集
優點：
- 快速並降低資料處理成本
- 每個人都可以透過最少的訓練來使用它
- 簡單的介面
價格： 聯繫他們
7. TELUS International (Playment)
圖片來源：TELUS International
這是一個無程式碼、自助式資料標記平台，其啟發式設計旨在幫助 ML 團隊以高效的成本、規模和速度新增多樣化、高品質的地面實況資料集。它成立於 2015 年，支援圖片、影片和各種基本註解工具的電腦視覺模型訓練資料。
特色：
- 只要求企業共用資料和標籤指南
- 允許提取屬性
- 可以檔案管理
優點：
- 可快速操作
- 高品質的資料集
- 有產品比較和競爭對手分析功能
- 內建進階的品質控制工具
價格： 聯繫他們
8. Supervisely
圖片來源：Supervisely
Supervisely Enterprise 是完全託管、雲端友好的、可線上使用的，它提供 API、SDK 和後端源程式碼，擁有許多客製化的功能，可以整合到任何技術中。除了框、線、點、多邊形或點陣圖畫筆等基本註解工具外，Supervisely 還提供資料轉換語言工具並啟用 3D 點雲端，功能非常多！
特色：
- 高級標籤工具
- 人工智慧輔助標註
- 多格式資料標註與管理
- 可自定資料格式開發和匯入擴充
- 3D點雲端
優點：
- 上傳和註解輕而易舉
- 在多邊形內繪製孔
- 資料轉換語言工具
價格：
- 社群計劃：免費 1000 張圖片
- 本機企業計劃：30 天免費試用
9. Hive Data
圖片來源：Hive Data
Hive Data 成立於 2013 年，是一個完全託管的資料註解工具，用於 AI/ML 模型獲取和標記訓練資料。Hive 以世界上最高品質的視覺和音訊資料為基礎，專注於為新創提供實用的 AI 解決方案和資料標籤。
它支援圖片、影片、文字、3D 點註解和多個資料庫，除了基本的註解類型，Hive Data 還提供多幀物件跟蹤、輪廓和 3D 全景分割等功能。
特色：
- 支援多種資料類型
- 可用的資料源
優點：
- 內建訓練模型
- 支援專案管理工作流程
- 支援不同類型的查詢，和 hdfs 和 hql 相容
價格： 聯繫他們
10 個免費圖片標註工具推薦
1. Scalabel.ai
圖片來源：Scalabel.ai
Scalabel 是一個開源的網路註解工具，被稱讚為最好和最輕鬆的註解工具。它支援 2D 圖片邊界框、關鍵字分割、可行駛區域、車道標記、3D 點邊界框、影片跟蹤技術等等。
特色：
- 功能創新
- 介面整齊
- 物件追蹤和插值演算法
優點：
- 有專案管理功能
- 穩定
2. RectLabel
圖片來源：RectLabel
RectLabel 是一個圖片標註工具，用邊界框物件檢測和分割以標記圖片，你可以編輯點以符合標記形狀，使用骨架繪製關鍵點，甚至使用畫筆工具標記像素，使圖片註解過程變得便利。
特色：
- 可繪製邊界框、多邊形、曲線、直線和點
- 使用 Core ML 模型自動標記圖片
- 以 PASCAL VOC XML 格式讀寫
- 增強圖片、調整圖片大小、影片關鍵幀等
優點：
- 可以輸出COCO格式（Json檔案）
- 將深度地圖疊加到圖片上
3. MakeSense.AI
圖片來源：MakeSense.AI
MakeSense 是一個免費的開源線上工具，你需要將所有圖片上傳到網站以對他們進行註解。它採用COCO SSD 物件檢測模型和 POSE-NET 技術進行註解。不過它沒有提供在兩者之間儲存註解的方法，也就是說，如果你重新整理瀏覽器，註解進度將消失，而且，它也不能作為團隊協作工具使用、不能以 ZIP 格式上傳圖片等。
特色：
- 用於邊界框的 COCO SSD 物件檢測模型
- 使用 POSE-NET 技術
優點：
- 開源和免費
- 可快速操作
4. VGG Image Annotator (VIA)
圖片來源：VGG image annotator
VGG Image Annotator (VIA) 是一個開源免費的圖片標註工具，也可以離線使用。他們有提供給初學者的新手教學，對初學者非常友好，其中包括如何匯入模型註解和更改檔案屬性的步驟。
特色：
- 有多種註解工具
- 支援影片註解
優點：
- 以 COCO 格式匯出
- 可以大規模執行
- 適合團隊合作
5. imglab
圖片來源：imglab
Imglab 是一個線上工具，可用於訓練 dlib 或其他對象檢測器的對象的圖片。你也可以把它下載到電腦，或直接在線上使用，不需登錄。
除了基本的註解功能外，它還可以與瀏覽器擴充一起使用，幫你加快處理速度並完成自動註解。
特色：
- 多種標籤工具
- 支援各種資料庫（dlib、XML、Pascel VOC 等）
優點：
- 不需安裝
- 確保隱私和安全
6. CVAT
圖片來源：CVAT
電腦視覺註解工具 (CVAT) 是一個免費、開源、線上的圖片和影片註解工具，用於標記電腦視覺資料，由英特爾開發和維護。
CVAT 有一個簡單明瞭的 UI，支援基礎知識，包括框、多邊形、折線和點註解。
特色：
- 檢測物件、圖片分類和圖片分割
- 半自動註解
- 有任務列表，方便管理
優點：
- 適合團隊使用
- 半自動註解
- 以 COCO 格式匯出
7. labelimg
圖片來源：labelimg
LabelImg 是一個圖形圖片標註工具，支援邊界框，並且有一些內建的功能對 Windows 使用者非常友善。LabelImg 可能不是本文中最好的免費圖片標註工具，有點像前面介紹的 Eagle，但它簡單、快速且對初學者友好，即使你對圖片註記這個技術不太熟悉也不用擔心。
特色：
- 註解在 PASCAL VOC 中將儲存為 XML 檔案
- 本機工具
- 只有圖片註解
優點：
- 適合初學者
8. labelme
圖片來源：labelme
LabelMe 是使用 Qt 開發的，是經典、免費、開源的圖片標註工具，不過你需要安裝 Python 才能使用這個工具，這對於不熟悉編碼和初學者的人來說可能是一個很大的缺點。
它支援多邊形、矩形、圓、線和點註解工具，但只能以 JSON 格式儲存檔案。LabelMe 的優點是你可以新增一個「檔案列表」，讓你方便記錄註解的過程。
特色：
- 檔案列表（任務列表）
- 多種註解工具
- 修改控制點
優點：
- 開源
9. Tictag.io
圖片來源：Tictag.io
Tictag 成立於新加坡，旨在讓資料標註變得輕鬆有趣。也就是說，它的遊戲化過程對初學者來說絕對是一件好事，你甚至可以透過做註解來獲得獎勵！
特色：
- 使用它就像在玩遊戲一樣
優點：
- 支援手機版
- 為機器學習收集準確的資料
10. VoTT (Visual Object Tagging Tool)
圖片來源：VoTT
註：VoTT 目前已不再維護！
VoTT（Visual Object Tagging Tool）是微軟開發的一款免費、開源的圖片標註工具。它有幾個有趣的功能並支援多種匯出格式，但可惜是它目前已不再維護。
VoTT 支援多種匯出格式，例如 Azure Custom Vision Service、CSV、CNTK、Pascal VOC、Tensorflow Records 和 VoTT Json 等，另外還有有趣的主動學習功能，讓你可以在預測標籤和自動檢測之間進行選擇。除了圖片標註，該工具還可用於影片標註。
特色：
- 具備主動學習功能
- 可以從本機和雲端儲存提供商匯入和匯出資料
- 允許在新影片上執行和驗證經過訓練的 CNTK 對象檢測模型，以生成更強大的模型
優點：
- 支援端到端（End-to-end）
- 可以 Azure Custom Vision Service、CSV、CNTK、Pascal VOC、Tensorflow Records 和 VoTT Json 格式匯出
想知道更多管理圖片的方法？讓 Eagle 來幫你！
在評估完這麼多的圖片標註工具之後，這邊推薦一款實用的檔案管理工具 Eagle，幫你更進一步提高設計生產力，它可以不開啟專用軟體直接預覽各式各樣不同的設計素材，還有簡潔的介面、強大的智慧資料夾功能，可以自動幫你依據想要的標籤、顏色或檔案名稱做出新分類，甚至是上述免費圖庫網站上看到的圖片，都可以一鍵全部輕鬆收藏、分類，幫你大幅提升工作效率！
除此之外，Eagle 部落格更提供你好用的設計資源、資訊懶人包，讓你成為更好的設計專業工作者！ 如果你還是覺得缺乏靈感或創作動力，歡迎到 Eagle 設計資源社區走走，這裡有著數以萬計的設計師分享好用工具與靈感網站，Eagle 就是要幫助你在設計之路上更省力！