在现代数据管理中，图像标签的使用对于提高数据标注的精度和效率至关重要。通过标签，可以在上传数据时进行批量分配，从而在后续的数据筛选、版本创建和数据导出过程中实现更精确的控制。
无论是通过Web界面还是使用REST API和Python SDK，都可以在数据上传时为图像分配标签。在Web界面中，可以通过以下步骤指定与上传图像相关的标签：
# 示例代码：使用Python SDK上传图像并分配标签
from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="API密钥")
dataset = rf.dataset("数据集ID")
dataset.upload("本地图像路径", tags=["标签1", "标签2"])
这样，上传的图像就会与指定的标签关联起来，便于后续的管理和使用。
在Roboflow的仪表板中，可以在“Assign”页面使用标签来筛选图像。此外，还可以在预处理步骤中利用“Filter by Tag”功能，根据需要排除或包含特定标签的图像，从而创建数据集的子集版本。
在“Images”标签页中，可以通过点击想要添加标签的图像，然后在页面右上角点击“Images Selected”按钮，接着选择“Apply tags”来为选中的图像添加任意数量的标签。这一过程极大地简化了图像标注的工作流程。
通过“Filter by Tag”预处理步骤，可以创建包含或排除特定数据的数据集版本。这一功能使得能够仅训练或导出经过筛选的数据子集，从而提高数据使用的针对性和效率。
如果需要在整个项目中批量重命名或删除标签，可以在项目设置页面的“Tags”标签页中进行操作。点击页面右上角的“Modify Tags”按钮，即可打开一个对话框，允许进行批量修改。