Rectlabel-support
RectLabel 是一款专为物体检测与图像分割设计的离线标注工具,旨在帮助开发者、研究人员及数据科学家高效构建高质量的训练数据集。它解决了传统人工标注耗时费力、精度难以统一的痛点,通过集成前沿 AI 模型大幅提升了标注自动化水平。
该工具的核心亮点在于深度集成了 Segment Anything Model (SAM) 2 和 3,用户仅需提供简单的文本描述或框选提示,即可一次性完成多个物体的多边形或像素级标注。此外,RectLabel 还支持利用 Cellpose 进行细胞分割、通过追踪模型自动标记边界框,以及借助 Core ML 运行的 RF-DETR 和 YOLO 等模型实现全自动标注。对于特殊场景,它还具备自动文字识别(OCR)、航拍图像中的旋转框标注、骨骼关键点标记等功能。
在数据处理方面,RectLabel 支持将成果一键导出为 YOLO、COCO、CreateML 和 DOTA 等多种主流格式,并能生成索引色或灰度掩码图像,无缝对接后续模型训练流程。无论是需要处理复杂医学影像的研究人员,还是致力于开发自动驾驶算法的工程师,RectLabel 都能凭借其丰富的快捷键设置、画廊搜索功能及视频帧提取能力,成为得力的数据准备助手。
使用场景
某自动驾驶初创公司的数据团队正急需为数千张城市道路监控图像标注车辆、行人及交通标志,以训练下一代感知模型。
没有 Rectlabel-support 时
- 标注员必须手动逐点绘制多边形轮廓,面对复杂背景下的行人和车辆,单张图片耗时超过 10 分钟,效率极低。
- 缺乏智能辅助,难以精确分割重叠物体或细微的交通标志边缘,导致标注数据噪声大,模型训练收敛困难。
- 团队需编写额外脚本将标注结果转换为 YOLO 或 COCO 格式,流程繁琐且容易在转换过程中丢失属性信息。
- 无法快速检索特定场景(如“雨天夜间”)的已标注图片,复查和迭代数据集时如同大海捞针。
使用 Rectlabel-support 后
- 利用 Segment Anything Model 3 的文本和框提示功能,标注员只需输入“汽车”并轻点一下,即可瞬间完成多个物体的精准多边形标注,效率提升数十倍。
- 借助 Cellpose 和 SAM 2 模型,即使是密集人群或模糊的交通标志也能实现像素级精确分割,显著提升了数据集质量。
- 内置一键导出功能,直接生成适配训练管道的 YOLO、COCO 或 DOTA 格式文件,彻底消除了格式转换的中间环节。
- 通过画廊视图的搜索功能,团队成员能立即定位包含特定属性或备注的图像,大幅缩短了数据验收与纠错周期。
Rectlabel-support 通过将前沿 AI 模型融入离线标注流程,将原本耗时数周的数据准备工作压缩至几天,同时确保了标注的高精度与标准化。
运行环境要求
- macOS
未说明(应用基于 Core ML 运行,依赖 Apple Silicon 或 AMD GPU,无需 NVIDIA CUDA)
未说明

快速开始
Rectlabel 支持
这是 RectLabel 的支持页面。
下载 RectLabel 应用:
如何使用?请阅读我们的帮助页面。
功能请求请提交至问题页面。
如有疑问,请发送邮件至 support@rectlabel.com。
核心功能
- 使用 Segment Anything Model 3 的文本和框提示,一次性标注多个对象
- 使用 Segment Anything Model 2 标注多边形和像素
- 使用 Cellpose 模型标注多边形和像素
- 使用跟踪模型标注边界框
- 使用包括 RF-DETR 和 YOLO26 在内的 Core ML 模型进行自动标注
- 自动识别文本行和单词
- 标注三次贝塞尔曲线、线段和点
- 标注航拍图像中的定向边界框
- 使用骨骼标注关键点
- 使用画笔和超像素标注像素
- 提供对象、属性、快捷键等设置,实现快速标注
- 在图库视图中搜索对象、属性、图像名称和备注
- 导出为 YOLO、COCO、CreateML 和 DOTA 格式
- 导出索引颜色掩膜图像和灰度掩膜图像
- 视频转图像帧、图像增强等功能

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