一、图像标注工具

开源工具

- LabelImg：

基于Python和Qt开发，支持矩形框标注，适用于目标检测任务，导出为Pascal VOC格式。

- LabelMe：由MIT开发，支持多边形、圆形等复杂标注，适合图像分割任务，提供本地安装版本。

- RectLabel：Windows专用工具，支持边界框、遮罩等标注类型，操作简洁。

商业平台

- Labelbox：

在线平台，支持图像、视频、文本标注，集成机器学习模型自动化功能，适合大规模项目。

- Scale AI：提供图像、视频标注服务，支持AI辅助自动化，适合企业级用户。

- SuperAnnotate：功能全面，支持标注、分析及团队协作，适合大型数据集处理。

二、视频标注工具

开源工具

- VIA （VGG Image Annotator）：

轻量级浏览器插件，支持视频标注，无需安装，适合快速标注。

- 3D标注工具：如 bat-3d，适用于自动驾驶等场景的三维标注需求。

商业平台

- Lumen5：

视频内容标注平台，支持自动标注视频中的对象和场景，适合媒体和娱乐行业。

三、文本标注工具

在线工具

- Make Sense：

轻量化设计，支持文本标注及格式导出，受YOLOv5等框架推荐。

- Trex Label：智能标注工具，优化密集场景标注效率。

桌面软件

- Prodigy：

支持文本分类、命名实体识别等任务，采用主动学习模式提升效率。

四、其他工具

Worktile & PingCode：集成项目管理功能，支持标注任务分配与进度追踪。

FineBI/FineReport：数据可视化工具，辅助标注结果分析与决策支持。

五、选择建议

个人开发者/小型团队：优先考虑开源工具（如LabelImg、LabelMe），成本低且功能灵活。

企业级项目：推荐商业平台（如Labelbox、Scale AI），支持大规模协作与云服务集成。

学术研究：可结合开源工具与深度学习框架（如LabelMe Pro、VIA）提升效率。

以上工具可根据具体需求组合使用，例如先用LabelImg进行数据标注，再通过Labelbox进行批量处理与模型集成。