2025 年最好用的 5 款数据标注工具

无论是构建机器人系统、搭建特定应用场景的数据集，还是训练并持续优化计算机视觉模型，图像标注都是支撑项目成功的核心环节。选择一款合适的图像标注工具，其价值远不止于提升工程效率 —— 它能帮助标注团队从繁琐重复的手动操作中解脱，将更多精力投入到标注规则优化与数据质量把控上；还能通过标准化的标注流程和智能辅助功能，从源头降低错误标注概率，为后续模型训练筑牢数据根基。

本文基于行业合作伙伴在数据集标注、模型训练等工作流程中使用不同数据标注工具的反馈，总结出 2025 年迄今为止最好用的 5 款数据标注工具，并将对比这些工具的核心功能，帮助用户找到最合适的选择。

一、数据标注工具对照

1. Roboflow

作为行业头部平台，Roboflow 凭借简洁的操作界面和强大的数据集管理能力，深受开发者与机器学习研究者青睐。虽然其核心优势集中在数据预处理与模型部署，但内置的图像标注功能同样值得关注：借助预训练模型可实现自动标注，大幅减少手动操作；同时支持公共数据集的托管与导出，方便资源共享与复用，尤其适合快速搭建模型原型、加速验证想法的场景。

收费：提供免费基础版与付费进阶版，满足不同规模项目的需求。

官网：https://roboflow.com/?source=2025

2. Encord

对于需要处理高复杂度或大规模数据集的团队，Encord 是综合能力极强的选择。无论是医疗影像、卫星数据还是视频标注，它在多模态标注和生产级 MLOps 集成方面的支持堪称行业标杆：兼容所有主流数据类型（图像、视频、DICOM 医疗文件、地理空间数据、音频及文档）；支持自定义标注流程，配备专业审核与质量检测工具以确保数据准确性；内置模型评估与监控功能，能迭代优化数据质量，形成 “标注 - 训练 - 反馈” 闭环；同时提供强大的 API 与 SDK，支持程序化接入，灵活适配现有工作流。

收费：采用定制化套餐模式，根据团队规模与具体需求定价。

官网：https://encord.com/?source=2025

3. Labelbox

Labelbox 是一站式数据与模型管理的典型代表，将数据标注、模型集成与数据分析功能整合于一体，支持多种文件格式，且能与主流云服务及机器学习工具无缝对接。该工具覆盖从标注到训练的全流程，减少工具切换成本；支持主动学习（Active Learning），可优先标注对模型提升最关键的数据，提升效率；采用弹性扩展架构，能随业务增长快速扩容，成本可控性强；同时提供完善的 SDK 与 API 支持，便于技术团队二次开发与集成。

收费：提供免费基础版与付费进阶版，满足不同规模项目的需求。

官网：https://labelbox.com/?source=2025

4. T-Rex Label

T-Rex Label 是 2025 年异军突起的标注工具，致力于帮助用户快速构建复杂场景的数据集。该工具以高效易用的 AI 辅助标注为特色，搭配直观的用户界面，支持手动与自动标注，同时搭载 SOTA 视觉模型 T-Rex2 和 DINO-X，迅速成为标注员的首选。

其核心优势包括：开箱即用，无需下载安装，直接在浏览器中操作，大幅降低使用门槛；基于最先进的 DINO-X 视觉模型实现自动标注，兼顾精度与效率；独家的 T-Rex2 模型支持视觉提示功能，在罕见物体识别和密集场景目标检测中表现卓越，解决了传统工具的痛点。目前 T-Rex Label 专注于 bbox 和 mask 标注，支持图像与视频数据标注，且对主流的 COCO 和 YOLO 数据格式兼容友好。

收费：T-Rex2 模型免费开放，部分模型按使用量付费。

官网：https://www.trexlabel.com/?source=2025

5. CVAT

CVAT（Computer Vision Annotation Tool）作为开源领域的佼佼者，适合追求标注流程完全自主可控的团队。该工具提供扎实的手动标注工具，并支持插件扩展，能满足个性化需求；完全免费且由社区支持，无版权与使用成本顾虑；专为熟悉自托管部署的技术团队设计，可深度定制服务器与数据存储方案。

收费：完全免费且开源，对团队技术能力有要求。

官网: https://github.com/cvat-ai/cvat

二、如何评估一款标注工具是否合适

选择标注工具时，需结合项目规模、数据类型、团队协作需求及预算综合考量。总结来看，一款合适的标注工具通常需要满足以下几点：

1. 提升效率，大幅减少手动标注时间

例如部分工具提供自动预标注功能：对于大量包含常见物体的图像，这类工具能根据用户提供的 “标签” 名称自动识别并标注物体位置，标注人员只需在此基础上核对和微调。而对于罕见的长尾目标，若工具支持 “视觉提示” 功能的模型，将能显著降低操作难度。

2. 支持多种数据类型（如图像、视频等）

除常见的 JPG、PNG 等格式图像，优质工具还应顺畅支持视频文件导入，以及更多专业化数据类型的处理，以适应不同行业的多样化标注需求。

3. 标注的准确性

这取决于工具是否具备提供更丰富、优质视觉模型的能力。通过搭载适配不同应用场景的高精度视觉模型，工具能为标注过程提供更可靠的智能辅助，满足各领域对标注精度的严格要求。

4. 提供高性价比的解决方案

不仅指工具本身的采购或订阅价格合理，还包括使用过程中的成本控制。例如部分工具按标注量实行按需收费，能有效降低中小型团队或初创企业的初期投入；也有一些工具提供免费版本，其内置的常用标注功能已能覆盖相当一部分基础需求，避免为不必要的高级功能额外付费。

三、总结

AI 模型的性能优劣，很大程度上取决于其训练数据的质量。而数据标注工具，正是将原始视觉数据转化为机器学习模型可理解的带标签数据集的关键。对于上述 5 款数据标注工具，个人或团队可参考以下方向选择：

（1）快速原型开发优先选 Roboflow；

（2）复杂多模态数据处理考虑 Encord；

（3）追求一站式全流程管理可选 Labelbox；

（4）重视易用性与 AI 辅助效率，T-Rex Label 是高性价比之选；

（5）快速迭代复杂场景数据集认准 T-Rex Label；

（6）技术团队需自主可控且免费方案，CVAT 则是理想选择。