[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-HumanSignal--awesome-data-labeling":3,"similar-HumanSignal--awesome-data-labeling":68},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":14,"owner_avatar_url":15,"owner_bio":16,"owner_company":17,"owner_location":17,"owner_email":18,"owner_twitter":17,"owner_website":19,"owner_url":20,"languages":17,"stars":21,"forks":22,"last_commit_at":23,"license":17,"difficulty_score":24,"env_os":25,"env_gpu":25,"env_ram":25,"env_deps":26,"category_tags":29,"github_topics":36,"view_count":57,"oss_zip_url":17,"oss_zip_packed_at":17,"status":58,"created_at":59,"updated_at":60,"faqs":61,"releases":67},686,"HumanSignal\u002Fawesome-data-labeling","awesome-data-labeling","A curated list of awesome data labeling tools","awesome-data-labeling 是一份精心策划的开源数据标注工具合集。它收录了涵盖图像、文本、音频等多种模态的优秀标注软件，为 AI 开发提供一站式资源导航。在机器学习流程中，数据标注往往占据大量精力，而市场上工具繁杂，寻找合适方案费时费力。这份清单有效解决了信息分散的问题，帮助用户快速匹配所需功能。它主要面向人工智能开发者、算法研究员及数据工程团队。内容亮点在于分类细致，既包含了 labelImg、CVAT 等经典独立应用，也收录了支持半自动标注的 Anno-Mage 及协作平台 MedTagger。无论项目规模大小，用户都能从中发现提升效率的利器，从而将更多精力投入到核心算法优化上，加速模型落地进程。","# awesome-data-labeling\n\nA curated list of awesome data labeling tools\n\n#### Images\n\n* [labelImg](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftzutalin\u002FlabelImg) - LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images\n* [CVAT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopencv\u002Fcvat) - Powerful and efficient Computer Vision Annotion Tool\n* [labelme](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwkentaro\u002Flabelme) - Image Polygonal Annotation with Python\n* [VoTT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FVoTT) - An open source annotation and labeling tool for image and video assets\n* [imglab](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNaturalIntelligence\u002Fimglab) - A web based tool to label images for objects that can be used to train dlib or other object detectors\n* [Yolo_mark](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAlexeyAB\u002FYolo_mark) - GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2\n* [PixelAnnotationTool](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabreheret\u002FPixelAnnotationTool) - Software that allows you to manually and quickly annotate images in directories\n* [OpenLabeling](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCartucho\u002FOpenLabeling) - Label images and video for Computer Vision applications\n* [imagetagger](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbit-bots\u002Fimagetagger) - An open source online platform for collaborative image labeling\n* [Alturos.ImageAnnotation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAlturosDestinations\u002FAlturos.ImageAnnotation) - A collaborative tool for labeling image data\n* [deeplabel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjveitchmichaelis\u002Fdeeplabel) - A cross-platform image annotation tool for machine learning\n* [MedTagger](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmedtagger\u002FMedTagger) - A collaborative framework for annotating medical datasets using crowdsourcing.\n* [Labelbox](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLabelbox\u002FLabelbox) - Labelbox is the fastest way to annotate data to build and ship computer vision applications\n* [turktool](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjaxony\u002Fturktool) - A modern React app for scalable bounding box annotation of images\n* [Pixie](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbuni-rock\u002FPixie) - Pixie is a GUI annotation tool which provides the bounding box, polygon, free drawing and semantic segmentation object labelling\n* [OpenLabeler](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkinhong\u002FOpenLabeler) - OpenLabeler is an open source desktop application for annotating objects for AI appplications\n* [Anno-Mage](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvirajmavani\u002Fsemi-auto-image-annotation-tool) - A Semi Automatic Image Annotation Tool which helps you in annotating images by suggesting you annotations for 80 object classes using a pre-trained model\n* [CATMAID](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcatmaid\u002FCATMAID) - Collaborative Annotation Toolkit for Massive Amounts of Image Data\n* [make-sense](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Fmake-sense) - makesense.ai is a free to use online tool for labelling photos\n* [LOST](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fl3p-cv\u002Flost) - Design your own smart Image Annotation process in a web-based environment\n* [Annotorious](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frecogito\u002Fannotorious) - A JavaScript library for image annotation.\n* [Sloth](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FcvhciKIT\u002Fsloth) - Tool for labeling image and video data for computer vision research.\n\n\n#### Text\n* [YEDDA](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjiesutd\u002FYEDDA) - A Lightweight Collaborative Text Span Annotation Tool (Chunking, NER, etc.). ACL best demo nomination.\n* [ML-Annotate](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fplanbrothers\u002Fml-annotate) - Label text data for machine learning purposes. ML-Annotate supports binary, multi-label and multi-class labeling.\n* [TagEditor](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fd5555\u002FTagEditor) - Annotation tool for spaCy\n* [SMART](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRTIInternational\u002FSMART) - Smarter Manual Annotation for Resource-constrained collection of Training data\n* [PIAF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fetalab\u002Fpiaf) - A Question-Answering annotation tool\n\n#### Audio\n\n* [EchoML](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fritazh\u002FEchoML) - Play, visualize, and annotate your audio files\n* [audio-annotator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCrowdCurio\u002Faudio-annotator) - A JavaScript interface for annotating and labeling audio files.\n* [audio-labeler](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhipstas\u002Faudio-labeler) - An in-browser app for labeling audio clips at random, using Docker and Flask.\n* [wavesurfer.js](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkatspaugh\u002Fwavesurfer.js) - Simple annotations tool, check the example.\n* [peak.js](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbbc\u002Fpeaks.js) - Browser-based audio waveform visualisation and UI component for interacting with audio waveforms, developed by BBC UK.\n* [Praat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpraat\u002Fpraat) - Doing Phonetics By Computer\n* [Aubio](https:\u002F\u002Faubio.org\u002F) - Tool designed for the extraction of annotations from audio signals.\n\n#### Video \n\n* [UltimateLabeling](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falexandre01\u002FUltimateLabeling) - A multi-purpose Video Labeling GUI in Python with integrated SOTA detector and tracker\n* [VATIC](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvondrick\u002Fvatic) - VATIC is an online video annotation tool for computer vision research that crowdsources work to Amazon's Mechanical Turk.\n\n#### Time Series\n\n* [Curve](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaidu\u002FCurve) - Curve is an open-source tool to help label anomalies on time-series data\n* [TagAnomaly](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMicrosoft\u002FTagAnomaly) - Anomaly detection analysis and labeling tool, specifically for multiple time series (one time series per category)\n* [time-series-annotator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCrowdCurio\u002Ftime-series-annotator) - The CrowdCurio Time Series Annotation Library implements classification tasks for time series.\n* [WDK](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Favenix\u002FWDK) - The Wearables Development Toolkit (WDK) is a set of tools to facilitate the development of activity recognition applications with wearable devices.\n\n#### 3D\n\n* [webKnossos](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fscalableminds\u002Fwebknossos) - webKnossos is an open-source web-based tool for visualizing, annotating, and sharing large 3D image datasets. It features fast 3D data browsing, skeleton (line-segment) annotations, segmentation and proof-reading tools, mesh visualization, and collaboration features. The public instance [webknossos.org](https:\u002F\u002Fwebknossos.org) hosts a collection of published datasets and can be used without a local setup.\n* [KNOSSOS](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fknossos-project\u002Fknossos) - KNOSSOS is a software tool for the visualization and annotation of 3D image data and was developed for the rapid reconstruction of neural morphology and connectivity.\n\n#### Lidar\n\n* [semantic-segmentation-editor](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHitachi-Automotive-And-Industry-Lab\u002Fsemantic-segmentation-editor) - Web labelling tool for camera and LIDAR data\n\n#### MultiDomain\n\n* [Label Studio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fheartexlabs\u002Flabel-studio) - Label Studio is a configurable data annotation tool that works with different data types\n* [Dataturks](https:\u002F\u002Fdataturks.com\u002F) - Dataturks support E2E tagging of data items like video, images (classification, segmentation and labelling) and text (full length document annotations for PDF, Doc, Text etc) for ML projects.\n","# 精选数据标注工具\n\n精选的绝佳数据标注工具列表\n\n#### 图像\n\n* [labelImg](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftzutalin\u002FlabelImg) - LabelImg 是一款图形化图像标注工具，用于标注图像中的对象**边界框 (bounding box)**\n* [CVAT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopencv\u002Fcvat) - 功能强大且高效的**计算机视觉 (Computer Vision)** 标注工具\n* [labelme](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwkentaro\u002Flabelme) - 使用 Python 进行图像多边形标注\n* [VoTT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FVoTT) - 用于图像和视频资产的开源标注和标记工具\n* [imglab](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FNaturalIntelligence\u002Fimglab) - 一款基于 Web 的工具，用于标记可用于训练 dlib 或其他**目标检测器 (object detectors)** 的对象图像\n* [Yolo_mark](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAlexeyAB\u002FYolo_mark) - 用于训练神经网络 Yolo v3 和 v2 的 GUI，用于标记图像中对象的边界框\n* [PixelAnnotationTool](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fabreheret\u002FPixelAnnotationTool) - 允许您手动快速标注目录中图像的软件\n* [OpenLabeling](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCartucho\u002FOpenLabeling) - 为计算机视觉应用标注图像和视频\n* [imagetagger](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbit-bots\u002Fimagetagger) - 一个用于协作图像标注的开源在线平台\n* [Alturos.ImageAnnotation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAlturosDestinations\u002FAlturos.ImageAnnotation) - 一种用于标注图像数据的协作工具\n* [deeplabel](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjveitchmichaelis\u002Fdeeplabel) - 一款用于**机器学习 (Machine Learning)** 的跨平台图像标注工具\n* [MedTagger](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmedtagger\u002FMedTagger) - 一个利用**众包 (Crowdsourcing)** 标注医疗数据集的协作框架\n* [Labelbox](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLabelbox\u002FLabelbox) - Labelbox 是构建和发布计算机视觉应用最快的数据标注方式\n* [turktool](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjaxony\u002Fturktool) - 一款现代化的 React 应用，用于图像的可扩展边界框标注\n* [Pixie](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbuni-rock\u002FPixie) - Pixie 是一款 GUI 标注工具，提供边界框、多边形、自由绘制和**语义分割 (Semantic Segmentation)** 对象标注\n* [OpenLabeler](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkinhong\u002FOpenLabeler) - OpenLabeler 是一款用于 AI 应用对象标注的开源桌面应用程序\n* [Anno-Mage](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvirajmavani\u002Fsemi-auto-image-annotation-tool) - 一款半自动图像标注工具，通过预训练模型帮助您对 80 个对象类别进行标注建议\n* [CATMAID](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcatmaid\u002FCATMAID) - 海量图像数据的协作标注工具箱\n* [make-sense](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSkalskiP\u002Fmake-sense) - makesense.ai 是一款免费使用的在线照片标注工具\n* [LOST](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fl3p-cv\u002Flost) - 在基于 Web 的环境中设计您自己的智能图像标注流程\n* [Annotorious](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frecogito\u002Fannotorious) - 一款用于图像标注的 JavaScript 库\n* [Sloth](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FcvhciKIT\u002Fsloth) - 用于计算机视觉研究标注图像和视频数据的工具\n\n#### 文本\n\n* [YEDDA](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjiesutd\u002FYEDDA) - 一款轻量级协作文本跨度标注工具（分块、**命名实体识别 (NER)** 等）。ACL 最佳演示提名。\n* [ML-Annotate](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fplanbrothers\u002Fml-annotate) - 为机器学习目的标注文本数据。ML-Annotate 支持二分类、多标签和多类别标注。\n* [TagEditor](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fd5555\u002FTagEditor) - 用于 spaCy 的标注工具\n* [SMART](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRTIInternational\u002FSMART) - 针对资源受限的训练数据收集的智能人工标注\n* [PIAF](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fetalab\u002Fpiaf) - 一款问答标注工具\n\n#### 音频\n\n* [EchoML](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fritazh\u002FEchoML) - 播放、可视化和标注您的音频文件\n* [audio-annotator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCrowdCurio\u002Faudio-annotator) - 用于标注和标记音频文件的 JavaScript 接口\n* [audio-labeler](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhipstas\u002Faudio-labeler) - 一款基于浏览器的应用，使用 Docker 和 Flask 随机标记音频片段\n* [wavesurfer.js](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkatspaugh\u002Fwavesurfer.js) - 简单的标注工具，请查看示例\n* [peak.js](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbbc\u002Fpeaks.js) - 由英国 BBC 开发的基于浏览器的音频波形可视化和与音频波形交互的 UI 组件\n* [Praat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpraat\u002Fpraat) - 计算机语音学\n* [Aubio](https:\u002F\u002Faubio.org\u002F) - 旨在从音频信号中提取标注的工具\n\n#### 视频\n\n* [UltimateLabeling](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falexandre01\u002FUltimateLabeling) - 一款多功能 Python 视频标注 GUI，集成了最先进 (SOTA) 检测器和追踪器\n* [VATIC](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvondrick\u002Fvatic) - VATIC 是一款用于计算机视觉研究的在线视频标注工具，将工作众包至亚马逊机械土耳其人 (Amazon Mechanical Turk)\n\n#### 时间序列\n\n* [Curve](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaidu\u002FCurve) - Curve 是一款开源工具，帮助标注时间序列数据中的异常值\n* [TagAnomaly](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMicrosoft\u002FTagAnomaly) - 异常检测分析和标注工具，专门针对多个时间序列（每个类别一个时间序列）\n* [time-series-annotator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCrowdCurio\u002Ftime-series-annotator) - CrowdCurio 时间序列标注库实现了时间序列的分类任务\n* [WDK](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Favenix\u002FWDK) - 可穿戴开发工具包 (Wearables Development Toolkit, WDK) 是一套促进使用可穿戴设备开发活动识别应用的工具集\n\n#### 三维\n\n* [webKnossos](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fscalableminds\u002Fwebknossos) - webKnossos 是一款开源基于 Web 的工具，用于可视化、标注和共享大型 3D 图像数据集。它具有快速的 3D 数据浏览、骨架（线段）标注、分割和校对工具、网格可视化和协作功能。公共实例 [webknossos.org](https:\u002F\u002Fwebknossos.org) 托管已发布的数据集集合，无需本地设置即可使用。\n* [KNOSSOS](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fknossos-project\u002Fknossos) - KNOSSOS 是一款用于 3D 图像数据可视化和标注的软件工具，专为神经形态和连接性的快速重建而开发\n\n#### 激光雷达\n\n* [semantic-segmentation-editor](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHitachi-Automotive-And-Industry-Lab\u002Fsemantic-segmentation-editor) - 用于相机和**激光雷达 (LIDAR)** 数据的 Web 标注工具\n\n#### 多领域\n\n* [Label Studio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fheartexlabs\u002Flabel-studio) - Label Studio 是一款可配置的数据标注工具，适用于不同的数据类型\n* [Dataturks](https:\u002F\u002Fdataturks.com\u002F) - Dataturks 支持 ML 项目的数据项**端到端 (E2E)** 标记，如视频、图像（分类、分割和标记）和文本（PDF、Doc、Text 等的全文档标注）","# awesome-data-labeling 快速上手指南\n\n`awesome-data-labeling` 是一个精选的数据标注工具资源列表，涵盖了图像、文本、音频、视频等多种数据类型的标注解决方案。本指南帮助您快速了解如何使用该资源库选择合适的工具并开展标注工作。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：支持 Windows、macOS、Linux 等主流操作系统。\n*   **基础软件**：\n    *   已安装 `Git` 命令行工具。\n    *   推荐使用 Chrome、Firefox 或 Edge 等现代浏览器。\n*   **网络环境**：\n    *   由于工具仓库托管于 GitHub，建议配置稳定的网络连接。\n    *   若访问受限，可尝试使用国内代理或镜像服务加速克隆过程。\n\n## 安装步骤\n\n本仓库本身为资源索引，无需复杂编译，直接克隆即可获取最新工具列表。\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frobin-dao\u002Fawesome-data-labeling.git\n```\n\n> **注意**：此命令仅下载工具列表。实际进行数据标注时，需根据需求进入列表中对应工具的官方仓库进行单独安装。\n\n## 基本使用\n\n### 1. 浏览与选择\n打开克隆后的 `README.md` 文件，根据数据类型选择对应的分类板块：\n\n| 数据类型 | 推荐工具示例 | 适用场景 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **Images** | [labelImg](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftzutalin\u002FlabelImg), [CVAT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopencv\u002Fcvat) | 目标检测、图像分割 |\n| **Text** | [YEDDA](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjiesutd\u002FYEDDA), [ML-Annotate](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fplanbrothers\u002Fml-annotate) | NER、分词、情感分析 |\n| **Audio** | [EchoML](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fritazh\u002FEchoML), [Praat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpraat\u002Fpraat) | 语音识别、声学分析 |\n| **Video** | [UltimateLabeling](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falexandre01\u002FUltimateLabeling), [VATIC](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvondrick\u002Fvatic) | 视频动作识别、跟踪 |\n| **Time Series** | [Curve](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbaidu\u002FCurve), [TagAnomaly](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMicrosoft\u002FTagAnomaly) | 时序异常检测 |\n| **3D \u002F Lidar** | [webKnossos](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fscalableminds\u002Fwebknossos) | 神经形态重建、点云标注 |\n| **MultiDomain** | [Label Studio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fheartexlabs\u002Flabel-studio) | 多模态统一标注平台 |\n\n### 2. 启动标注任务\n以 **Label Studio** 为例（支持多类型数据的通用工具），在选定工具后，通常遵循以下流程：\n\n1.  访问工具链接（如上述表格中的 URL）。\n2.  查看该工具的 `README.md` 获取具体安装命令（通常为 `pip install` 或 `docker run`）。\n3.  按照工具文档启动服务并开始标注。\n\n例如，若选择 `Label Studio`，常见启动方式如下（具体请以官方文档为准）：\n\n```bash\npip install label-studio\nlabel-studio\n```\n\n### 3. 协作与部署\n对于需要团队协作的场景，推荐选择支持 Web 端或多人协作的工具（如 `CVAT`, `OpenLabeling`, `MedTagger`），通常只需在服务器部署后通过浏览器访问即可开始工作。","某自动驾驶初创团队正在构建城市道路感知系统，急需为数千张街景图片添加车辆与行人边界框标注。\n\n### 没有 awesome-data-labeling 时\n- 工程师在 GitHub 上零散搜索标注软件，花费大量时间对比各工具的功能差异。\n- 选定的本地工具不支持多人协作，导致数据版本管理混乱且沟通成本高。\n- 缺乏针对特定算法格式（如 YOLO）的现成 GUI，需额外编写脚本转换标注文件。\n- 面对海量数据，找不到支持批量处理或半自动辅助的高效工具。\n\n### 使用 awesome-data-labeling 后\n- 通过 awesome-data-labeling 直接筛选出支持 Web 端协作的 CVAT 或轻量级 labelImg。\n- 根据项目需求快速匹配到适合 YOLO 训练的 Yolo_mark 工具，无需二次开发。\n- 避免了重复造轮子，团队直接复用成熟方案，标注流程搭建时间缩短一半。\n- 结合 awesome-data-labeling 收录的半自动工具 Anno-Mage，利用预训练模型辅助标注，大幅降低人工成本。\n\n借助 awesome-data-labeling，团队在选型阶段节省了调研成本，让数据准备环节不再成为模型开发的瓶颈。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FHumanSignal_awesome-data-labeling_7d8379df.png","HumanSignal","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FHumanSignal_e5b72ea3.png","Data labeling and exploration tools for Machine Learning",null,"hi@labelstud.io","https:\u002F\u002Flabelstud.io\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHumanSignal",4298,473,"2026-04-05T00:33:55",3,"未说明",{"notes":27,"python":25,"dependencies":28},"本仓库为数据标注工具的精选列表（Curated List），并非单一可执行软件。列表中各工具（如 labelImg, CVAT, Label Studio 等）的系统需求各异，需分别查阅对应项目的 README 或文档。部分工具为 Web 应用，部分为 Python 桌面程序或 Docker 容器部署，无统一的运行环境标准。",[],[30,31,32,33,34,35],"视频","音频","图像","开发框架","其他","数据工具",[37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56],"image-annotation","video-annotation","audio-annotation-tool","audio-annotation","image-labeling","image-labeling-tool","awesome","awesome-list","bounding-box","annotation","labeling","labeling-tool","annotation-tool","semantic-segmentation","deep-learning","3d-annotation","lidar","data-labeling","label-images","label-videos",12,"ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T06:45:33.409247",[62],{"id":63,"question_zh":64,"answer_zh":65,"source_url":66},2868,"在哪里可以找到 Doccano 工具的官方链接？","在 Issue #17 中提供了 Doccano 的官方仓库链接，可以直接访问：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdoccano\u002Fdoccano","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHumanSignal\u002Fawesome-data-labeling\u002Fissues\u002F17",[],[69,78,88,96,104,113],{"id":70,"name":71,"github_repo":72,"description_zh":73,"stars":74,"difficulty_score":24,"last_commit_at":75,"category_tags":76,"status":58},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 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