Yolo数据标注Labelme和LabelImg到底选哪个？这里告诉你！

最新推荐文章于 2025-05-14 14:28:20 发布
最新推荐文章于 2025-05-14 14:28:20 发布
阅读量7.2k 收藏 21
点赞数 3
分类专栏： 干货 计算机视觉 文章标签： YOLO labelme labelImg 计算机视觉
本文为博主原创文章，未经博主允许禁止转载。如有问题，欢迎指正。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41529012/article/details/120788215
版权
本文对比了Labelme和LabelImg两个数据标注工具在标注YOLO数据集时的使用体验。Labelme在处理复杂形状的标注时更灵活，但需要额外的转换步骤；LabelImg直接生成YOLO格式的txt文件，操作简便，但仅支持矩形标注。总结来说，LabelImg适合快速生成YOLO格式标注，而Labelme适合处理多样形状的标注需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

为了真实性，我这边Labelme和LabelImg都下载了

1.Labelme

（1）输入conda activate labelme激活labelme；

（2）输入labelme（这里需要你提前下载好labelme工具，直接用pip命令就可以了）；

 （3）打开之后我们打开个图片进行测试，发现可以对图片进行不同形状的截取，对比较复杂的图片更加灵活；

（4）对截取的文件进行保存，发现是json文件，因为YOLO需要的是txt文件，我们需要

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
手把手教你用LabelImg打造专属YOLO数据集：从标注到训练全攻略！
FJN110的博客
04-26 1065
YOLO（You Only Look Once）是一种快速、高效的目标检测算法。它使用一种简洁的.txt文件格式来保存每张图片中的标注信息，适合构建自定义目标检测数据集。🔹 图像文件.jpg.png等；每张图片将对应一个同名的标签文件（.txtdog.jpg对应dog.txt；图像在训练前通常会被缩放成统一尺寸，例如 YOLOv3 默认输入为416x416。🔹 标签文件（.txt）是一个纯文本文件；每一行表示一个标注目标；字段说明类别编号，从0开始，例如：狗是0，猫是1x_center。
YOLO格式转Labelme | 标签信息 | 辅助标注 | txt转json
黎国溥
08-01 2355
本文分享将常规的YOLO检测信息，转为Labelme中的标签信息。即：xxx.txt 转 xxx.json。YOLO版本支持YOLOv8、YOLOv5等。通过模型预测的信息，有了大致的检测位置和类别信息，人工进行微调和审核即可，实现辅助标注。
探秘Yolo_Label：高效精准的图像标注工具
gitblog_00047的博客
04-20 865
探秘Yolo_Label：高效精准的图像标注工具 Yolo_LabelGUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network YOLO项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_Label 在人工智能领域，尤其是计算机视觉部分，图像标注是基础中的基础，...
超级好用的Yolo标注工具 yololabel
ming0925的博客
10-22 1323
官网下载地址 https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_Label/overview。labelimg老是崩，而labelme又要转换格式，于是找到如下超好用的工具。Yolo标注工具 yololabel。进入官网后往下翻，找到下载链接。
yolo目标检测中打标工具labelme介绍
最新发布
jdjhcn的博客
05-14 1704
在YOLO等目标检测模型中，对图片进行打标的核心目的是为监督学习提供训练数据，通过标注目标物体的边界框和类别标签，使模型能够学习识别和定位目标的规律。打标数据为模型训练提供监督信号，通过对比预测结果与真实标注值，计算定位损失、分类损失和置信度损失，驱动模型参数优化；同时，标注数据也是评估模型性能（如mAP、精度、召回率）的基础，确保模型在多样场景（如多尺度目标、遮挡、复杂背景）中具备泛化能力。此外，标注数据需与数据增强操作同步调整，保证训练过程中图像变换与标注的一致性。
标注工具labelimg和labelme.zip
05-29
labelme和lableImg图像标注工具，labelme生成的是json格式标注文件，labelImg生成的是xml文件，好用不多说，windos版本，可直接运行
标注工具Labelme和Labelimg的区别与选择
2402_83140078的博客
04-21 1300
由于Labelme支持多种标注方式和丰富的标注属性设置，因此它适用于各种复杂的图像标注任务，如语义分割、实例分割等。Labelme是一个强大的图像标注工具，支持多边形、矩形、圆形、点等多种标注方式，并且支持对标注区域进行旋转、缩放等操作。此外，Labelme还支持导入多种格式的图像文件，如JPEG、PNG、TIFF等，并且可以将标注结果保存为JSON或COCO格式，方便后续的数据处理和分析。而Labelimg的界面设计则更加简洁明了，没有过多的装饰和复杂的功能按钮，使得用户可以更加专注于标注任务本身。
labelme&labelImg
L1142456160的博客
05-31 2026
图像标注工具labelme&labelImg安装介绍
图像标注工具之labelme和labelimg
weixin_52188227的博客
05-01 7812
labelme和labelimg这两个标注工具的区别
labelImg和labelme区别
FL1623863129的博客
02-12 2670
它提供对标注数据的浏览和编辑功能，支持文本注释和其他形式的标注信息，适合用于更精细的标注任务和语义分割任务。标注信息丰富：除了图像边界框或像素级别的标注信息，LabelMe还支持添加文本注释、线条、锚点等其他形式的标注信息，提供更全面的标注。多种标注方式：除了标注边界框外，LabelMe还支持对图像上的像素进行标注，可用于创建语义分割、实例分割等任务所需的数据集。无论选择使用LabelImg还是LabelMe，都需要根据具体的标注任务和需求，选择最适合的工具来创建高质量的标注数据集。
标注工具labelme、labelimg（打开即用）
05-26
在进行深度学习模型的训练时，高质量的标注数据至关重要，LabelMe和LabelImg正好满足了这一需求。 在实际应用中，图像标注对于构建和优化深度学习模型尤其关键。例如，在目标检测任务中，模型需要学会识别和定位...
Yolo_Label:GUI，用于在图像中标记对象的有界框，以训练神经网络Yolo v3和v2 https
05-05
Yolo_label 广告 ：一个Python程序包，用于在图像上绘制漂亮的边框 ：基于PyTorch的YOLOv3Tiny实现 这是什么？！ 重新发明轮子？！！！！ 世界上有许多用于物体检测的良好图像标记工具。 ，（ ， ， ）。 但是...我已经重塑了... 为什么要重新插入车轮？ 你傻吗？ 当我使用现有程序注释YOLO V3的训练集时，我感到非常无聊... 所以我想为什么这么无聊？ 我找到了答案。 答案是预先存在的程序不敏感。 因此，我决定制作一个敏感的图像标记工具来检测物体。 向我显示您敏感的图像标记工具！ 这是用于物体检测的敏感图像标记工具！ 嗯...我在其他地方看到了这个设计 我参考发明YOLO的Joseph Redmon的网站。 教程/用法 安装并运行 下载这个专案 对于Windows 下载此 解压缩 运行YoloLabel.exe
yolo-labeler：每个图像针对单个对象的自动YOLO标签
02-12
自动YOLO贴标机 注意：该工具仅适用于每个图像一个对象。 请使用带有单个物体的图像以获得准确的结果。 您可以通过检查png图像来验证标签。 如果从图像中正确删除了背景，则其标签正确。 YOLO Labeler是用于以YOLO格式删除图像背景和标签对象的工具。 例子 YOLO字串：0 0.513942 0.407692 0.272115 0.746795 YOLO字串：0 0.287500 0.580769 0.575000 0.837821 YOLO字符串：1 0.546627 0.473380 0.899471 0.834987 YOLO字符串：2 0.312660 0.499840 0.625321 0.999679 YOLO字符串：2 0.484135 0.499840 0.363141 0.999679 安装 pip3 install yolo-labeler 用作图
常见的标注文件，labelMe,LabelImg,收集了最新版本的.exe,免安装运行，支持yolo,pacsal,后续增加转换
04-04
这个压缩包文件包含了两个常用的标注工具——labelMe和LabelImg的最新版本，并且它们都是以.exe可执行文件的形式提供，这意味着它们在Windows操作系统上可以直接运行，无需安装过程，方便快捷。 1. **labelMe**：这...
labelimg、labelme安装使用、对比和区别以及关于标注数据质量问题
RayChiu757374816的博客
08-02 2869
从github 下载zip包 地址：https://github.com/tzutalin/labelImg 安装三方依赖库： conda install pyqt=5 pip install lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 解压labelimg进入其根目录，检查发现没有resources.py 但是有resources.qrc，将原来的resources.qrc文件转换成resources.py文件： Pyrcc5 -o .
labelImg和labelme安装
twpsuperman的博客
07-06 3250
labelImg和labelme成功安装 在目标检测和图像分割领域我们会制作自己的数据集，这就分别要用到labelImg和labelme,下面简要介绍下他们的安装，安装的方法一致，以安装前面的为例进行介绍。 安装的方法有很多种，这里介绍用anaconda进行安装。大致流程如下： 注意：最好在anaconda Prompt里重新创建一个环境（最好重新建立一个，我当时没建立后面出现了一些问题） 具体步...
标注工具之labelme和labelimg
热门推荐
zhengxinjie2的博客
03-14 1万+
深度学习的标注工具有很多，这里只介绍labelme和labelimg这两个，这两个工具刚一听起来很像，是的确实很像，但是还是稍有不同。 1、labelimg labelimg是目标检测的标注工具，这里只说windows版本，下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg. 他是采用Python语言编写的，界面用Qt。首先就是安装pyqt，进入安装包的文件夹内，...
标注工具labelImg和labelme的区别
wangmengmeng99的博客
01-12 2267
labelimg是一种矩形标注工具，常用于目标识别和目标检测，其标记数据输出为.xml和.txtlabelme是一种多边形标注工具，可以准确的将轮廓标注出来，常用于分割，其标记输出格式为json区别labelImg和labelme都是训练数据集时，用于给数据集打标签的软件，但一个是矩形框，一个是可以标记不规则边缘，用于CV的不同领域。
labelimg和labelme使用教程
hexs666的博客
11-21 1777
（1）LabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，其注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件。它用Python编写，用QT作为图形界面。（2）LabelMe是由麻省理工（MIT）的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）研发的图像标注工具，可以用Python和PyQT编写。它支持对图像进行多边形、矩形、圆形、多段线、线段、点形式的标注（可用于目标检测，图像分割等任务）以及进行flag形式的标注（可用于图像分类和清理任务）。
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

星辰同学wwq

你的鼓励是我最大的动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值