YOLO标注训练工具

Mr、Darren

说明为AI生成 部分说明可能与软件不符
部分功能尚未完善或开放
软件会有网络访问,介意者请勿使用,请求不会窃取您的数据

YOLO Annotation Tool Pro - 专业版图像标注工具

简介

YOLO Annotation Tool Pro 是一款功能强大的专业图像标注工具，专为YOLO系列目标检测模型设计。该工具提供直观易用的界面，支持多种YOLO版本，帮助用户快速高效地完成图像标注工作，并提供完整的模型训练和部署解决方案。

功能特性

图像标注功能

• 矩形框标注：支持绘制、拖动、调整大小的矩形框标注
• 智能分类选择：框选后自动弹出分类选择框，自动记录上次使用的分类以方便快速标注
• 多类别支持：支持自定义类别，可添加、编辑、删除标注类别
• 标注管理：支持撤销操作、删除选定标注、清除所有标注
• 实时预览：支持放大、缩小、拖动查看图像细节
• 网格辅助：提供可选的网格线辅助精确标注
• 十字线辅助：实时显示鼠标位置的十字线，提高标注精度

YOLO模型支持

• 多版本兼容：全面支持YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11等主流版本
• 格式转换：
  • 支持将训练好的模型转换为ONNX格式，便于跨平台部署
  • 支持转换为NCNN格式，适用于移动端和嵌入式设备部署
• 模型训练：
  • 支持自定义训练参数（批次大小、学习率、迭代次数等）
  • 支持二次训练（Fine-tuning），基于现有模型进行优化
  • 支持GPU加速训练，大幅提升训练速度
  • 支持混合精度训练，节省显存并提高训练效率
• 训练监控：实时查看训练进度、损失曲线和评估指标

界面与交互

• 现代化UI设计：采用深色主题，减少视觉疲劳，保护用户视力
• 实时训练进度查看：集成训练监控面板，实时显示训练进度和关键指标
• 图像导航：
  • 支持无级缩放（放大、缩小）
  • 支持图像平移拖动
  • 支持鼠标滚轮缩放和右键拖动平移
• 分类统计：支持查看某个分类在哪些图片中被使用，便于数据分析
• 自定义快捷键：支持自定义快捷键设置，提高操作效率

AI智能功能

• AI辅助标注：支持对接AI模型平台，实现自动标注功能
  • 基于预训练模型自动识别图像中的对象
  • 自动生成初始标注框，大幅提高标注效率
  • 支持置信度阈值设置，过滤低置信度预测
• 智能分类推荐：根据标注内容智能推荐可能的分类

数据管理

• 项目管理：支持创建、保存、加载标注项目
• 数据导出：支持导出标注数据和模型配置文件
• 格式兼容：支持多种图像格式（JPG、PNG、BMP等）
• 批量操作：支持批量导入图像和批量导出标注结果

高级功能

• 多GPU支持：充分利用多GPU资源进行并行训练

使用说明

快速开始

1. 启动程序后，创建新项目或打开现有项目
2. 导入需要标注的图像文件
3. 在图像上绘制矩形框进行标注
4. 选择或输入类别名称
5. 保存标注结果

标注操作

• 绘制标注框：在图像上按住鼠标左键拖动
• 选择标注框：单击已有的标注框
• 移动标注框：选中后拖动标注框
• 调整大小：选中后拖动标注框边缘或角落的调整手柄
• 删除标注：选中标注后按Delete键
• 撤销操作：使用Ctrl+Z或工具栏中的撤销按钮

图像导航

• 放大：鼠标滚轮向上滚动或使用缩放工具
• 缩小：鼠标滚轮向下滚动或使用缩放工具
• 拖动：按住鼠标右键或中键拖动图像
• 适应窗口：使用适应窗口按钮重置视图

模型训练

1. 准备标注数据
2. 设置训练参数（批次大小、学习率等）
3. 选择YOLO版本和预训练模型
4. 启动训练过程
5. 监控训练进度和指标
6. 导出训练好的模型

快捷键列表

快捷键	功能说明
Ctrl+O	选择图片文件夹
F5	刷新图片列表
Ctrl+G	生成Data.yaml配置文件
Left	切换到上一张图片
Right	切换到下一张图片
Space	跳转到下一张未标注图片
R	重置图像视图
Ctrl+S	保存当前图片标注
Ctrl+Z	撤销上一次操作
Delete	删除选中的标注框
Ctrl+Del	清除当前图片所有标注
F	使用本地模型自动标注
Ctrl+P	使用平台模型自动标注
Ctrl+I	使用AI模型自动标注
Ctrl+N	添加新分类
Up	增加自动标注置信度阈值
Down	降低自动标注置信度阈值
+/-	放大/缩小图像
Ctrl+0	重置视图为100%
Esc	取消当前操作

AI辅助标注使用说明

1. 在设置中配置AI模型服务器地址
2. 选择需要使用的预训练模型
3. 在图像上右键选择"自动标注"
4. 系统将自动识别图像中的对象并生成标注框
5. 手动调整标注框位置和大小
6. 确认分类信息

模型转换功能

转换为ONNX格式

1. 训练完成后选择"导出模型"
2. 选择"ONNX"格式
3. 设置转换参数
4. 执行转换

转换为NCNN格式

1. 训练完成后选择"导出模型"
2. 选择"NCNN"格式
3. 设置优化参数
4. 执行转换

二次训练（Fine-tuning）

1. 导入预训练模型
2. 准备新的训练数据
3. 调整学习率（通常比从头训练更低）
4. 设置训练轮数
5. 开始训练

自定义配置

训练参数

• 批次大小（Batch Size）
• 学习率（Learning Rate）
• 迭代次数（Epochs）
• 优化器选择（SGD、Adam等）
• 损失函数参数

界面设置

• 主题颜色
• 网格线显示
• 十字线显示
• 快捷键自定义

开发者信息

• 开发者：Darren
• 联系QQ：2775856
• 版本：v1.0.0

许可证

本项目仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。

更新日志

v1.0.0

• 初始版本发布
• 实现基本图像标注功能
• 支持YOLO系列模型训练和转换
• 提供完整的图形用户界面
• 集成AI辅助标注功能
• 支持多种模型格式导出

技术支持

如需技术支持或功能定制，请通过以下方式联系开发者：

• QQ：2775856
• 发送邮件至技术支持邮箱

常见问题

1. 程序启动缓慢

可能原因：首次加载需要初始化网络模块
解决方法：耐心等待初始化完成

2. GPU训练无法启动

可能原因：CUDA驱动未正确安装
解决方法：检查CUDA和cuDNN安装情况

3. 自动标注准确率低

可能原因：预训练模型与当前场景不匹配
解决方法：使用更合适的预训练模型或进行二次训练

4. 模型转换失败

可能原因：模型结构不兼容
解决方法：检查模型版本和转换参数设置

---

注：本工具为专业版图像标注工具，功能强大且易于使用，是进行目标检测项目标注工作的理想选择。通过AI辅助标注和完整的训练部署流程，可以大幅提升工作效率。

链接:https://pan.baidu.com/s/1QyqdqdT5xHzy7vZGEhTiGQ?pwd=pb7e 提取码:pb7e

情易

居然还有跟我一样懒的人，表情是真好用

cy2xy

谢分享··

AnGe光明

感谢楼主分享

mulili

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这个厉害了，必须支持一下

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占用大不大

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RUOXIN

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qc999

谢谢分享

神一样的程序猿

厉害了，我的哥