在计算机视觉领域，标注工具的效率直接影响到模型开发的速度。一个高效的标注工具可以大幅缩短数据准备的时间，从而加速模型的部署和应用。本文将介绍五款市场上表现出色的标注工具，包括它们的特点、成本以及如何帮助提高工作效率。
Roboflow Annotate是一款基于Web的图像标注工具，广泛用于目标检测、分类和分割任务。它拥有强大的自动标注功能，可以利用已有的模型或Roboflow Universe中的50,000+公共模型来自动标注数据集中的图像。此外，Roboflow还提供了自动标注解决方案Auto Label，可以使用基础模型如Grounding DINO和Segment Anything来自动标注图像。
Roboflow Annotate在设计时充分考虑了团队协作的需求，提供了诸如图像历史记录、图像评论、本体锁定、高级图像分配功能以及标注者洞察等特性。这些功能帮助团队成员跟踪标注变化、讨论标注内容、防止意外引入新类别，以及优化标注流程和提高标注接受率。
使用Roboflow Annotate，只需注册Roboflow账户，上传图像，并在仪表板上点击“标注”即可开始。它与Roboflow生态系统的其他部分集成，允许使用标注后的图像训练模型，并通过API进行查询。此外，Roboflow还提供了SDK，以减少部署到设备如NVIDIA Jetson和Luxonis OAK的时间。
Roboflow Annotate对所有公共计划用户免费，适合个人项目和探索。所有公共计划中的图像都是公开的，并可在Roboflow Universe中获取。如果需要私有图像，可以升级到每月249美元的入门级计划，或联系了解企业定价以满足需求。
CVAT是一款开源的图像标注工具，最初由Intel开发，现在由OpenCV维护。CVAT支持多种任务，包括图像分类、目标检测、语义和实例分割、点云、3D立方体、视频标注和骨架（用于关键帧模型）。CVAT还支持与Roboflow平台的自动标注集成，可以使用私有模型或Roboflow Universe上托管的模型来帮助在CVAT中标注图像。
CVAT与AWS、Google Cloud和Azure等数据存储工具集成，允许根据需要存储数据。CVAT的自托管版本可以免费下载和使用。在cvat.ai上托管的版本为小型项目提供免费计划，以及适用于团队和专业使用的无限制计划。专业计划的起价为每月33美元。
Make Sense是一款免费开源的计算机视觉标注工具，根据GPLv3许可证授权。Make Sense的托管版本可在makesense.ai上使用，无需注册或安装。该工具完全在浏览器中运行，数据永远不会离开浏览器。
标注完成后，需要将标注下载到本地计算机。Make Sense支持YOO、VOC XML和VGG JSON等导出格式。可以使用边界框、线条、点和多边形进行标注。
与CVAT和Roboflow Annotate一样，Make Sense与Roboflow平台集成，允许使用Roboflow上的公共和私有模型作为标注助手。这减少了需要花费在标注图像上的时间，尤其是当基础模型变得更加准确时。
Make Sense对个人和专业使用都是免费的。
Labelbox是一款标注工具，提供了一个可视化界面，让可以标注数据并探索数据内容。使用Labelbox，可以标注图像、视频、地理空间图像、自然语言文档、音频和HTML。一旦标记了数据，可以导出到Labelbox JSON格式，然后根据训练的模型的要求转换为其他19种格式。
Labelbox平台提供了一套协作工具，旨在减少为大型数据集准备标注的摩擦。Labelbox提供了一个审核队列，通过该队列可以批准或发送图像进行修订，还有工具可以查看标注所花费的时间以及数据集中标签的分布、评论等。
Labelbox还提供了一个标签助手，让可以使用私有模型为数据集中的数据推荐标注。此外，Labelbox还提供了帮助探索数据并了解类别平衡、特征表示等的工具，以及训练工具。
Labelbox根据希望在他们的平台上存储和标注的图像数量收取不同的费用。
Scale AI提供了一套工具，用于跨领域标注数据，包括图像、文本、视频和音频。他们的图像标注工具，Scale Data Engine，提供了工具来策划数据集，确保拥有所需的图像，以及一个标注工具，通过该工具可以标注数据。与Labelbox类似，Scale JSON格式可以转换为其他格式以训练不同的模型。Scale还提供了一个模型评估工具，使能够找到可以改进数据集的领域。
Scale有一个集成，可以请求外部标注者的帮助来帮助标注数据集，这在没有内部标注团队时非常理想。关于Scale平台的定价信息有限，但他们提供两个层次：一个适合低容量的按需付费计划，以及一个具有定制定价、SLA、客户运营支持和更广泛功能的企业层次。
在本指南中，探索了五款可以用于计算机视觉图像标注需求的标注工具。每个工具都有其优势。例如，Roboflow Annotate支持标签助手，允许利用模型和其他公共模型来帮助标注图像。CVAT支持骨架标注，非常适合关键帧检测。
鼓励测试上述看起来符合需求的工具。测试后，进一步研究定价、数据导入和导出以及其他对最重要的标注工具因素。
由于标注通常是构建计算机视觉项目中最耗时的部分——尤其是对于企业应用——选择的标注工具将对生产力和满足项目交付期限的能力产生重大影响。
应该在标注工具中寻找哪些功能？
在评估标注工具时，应该留意工具是否支持正在处理的任务类型的标注（目标检测、分类等）、标签助手工具、协作功能、价格以及项目所需的其他任何内容。
什么是模型辅助标注？
一些标注工具支持模型辅助标注，可以使用预先存在的模型——或现有模型的先前版本——来推荐标注。模型辅助标注可以减少标注时间，因为训练有素的模型可以自动创建许多标注。