AI で画像をラベリング
オフラインでプライベート
数千枚を、一日で。買い切り、画像ごとの追加料金なし。
- 数分で、初めての AI アノテーション。セットアップ不要。
- クリックひとつでセグメンテーション。SAM2、SAM3、YOLO-World 内蔵。API キー不要。
- 100% オフライン。データはマシンから出ません。
使い方
1. 以下の形状で画像にアノテーション： ポリゴン, 矩形, または以下を使った任意の形状： アノテーションアプリ
2. 以下でアノテーションをデータセットとして検証・エクスポート： ツールキット
3. AI モデルをトレーニング
labelme を使う 2 つの方法。
オープンソース版を自分でインストールするか、バンドル済みビルドを開くか。
$ labelme Pro プランで追加：データセットツールキット · 学習データセット出力（YOLO・VOC）· 作者からの優先メールサポート。
プランを見る →アノテーションアプリ
アノテーションアプリ
ダウンロードしてコンピューターで実行するオフラインファーストアプリ。
使いやすい UI
必要なものすべてが 1 つのウィンドウに。
オフライン & プライベート
データは手元に。安心して作業。
任意の形状
ポリゴン、矩形、円、線など。
豊富な属性
アノテーションに詳細（フラグ、テキスト）を追加。
AI 補助
AI によるリアルタイムフィードバックと自動アノテーション。 詳しく見る。
多言語対応
14 言語： English, 中文 (简体/繁體), Français, 日本語, Deutsch, Magyar, 한국어, Español, فارسی, Nederlands, Português, Italiano, Tiếng Việt
自動化ツールキット
ツールキット
データセット作成を効率化するコマンドラインツール。
バッチ処理
多数のファイルを一度にアノテーション、編集、検証、エクスポート。
自動化対応
ワークフローや他のツールと統合。CLI からアクセス可能で、簡単に連携できます。
AI 補助アノテーション
プロンプトでアノテーション
1 クリックでアノテーション
矩形からポリゴンに変換
AI を使って大まかな矩形を精密なポリゴンに変換。
複雑な形状のオブジェクト（不規則形、曲線形など）に最適。
サンプル
あらゆるアプリケーション向けに、任意の形状と AI 補助で画像アノテーションを作成できます。
最新情報
The toolkit now converts oriented bounding boxes both ways. Export a LabelMe dataset to YOLO-OBB for YOLOv8-OBB training, and import a YOLO-OBB dataset back into editable LabelMe shapes.
A three-click sequence used to crash LabelMe whenever you changed draw modes mid-shape. v6.3.1 fixes it, and stops empty shapes (zero-area rectangles, zero-length lines, single-point polygons) from getting saved into your annotation files.
Two suppression passes in LabelMe v6.3 stop AI-Box, AI-Points, and AI-Text from stacking redundant predictions on the same object, whether they came from nested SAM granularities or from regions you've already labeled.
Geospatial annotation with LabelMe and Segment Anything
A podcast with Robin Cole on annotating satellite imagery in LabelMe, plus an end-to-end NAIP to QGIS demo.
Annotating images for YOLO training with LabelMe
Annotate a custom dataset with LabelMe, export to YOLO format with labelmetk, and train with Ultralytics. All offline.
ストーリー
Kentaro Wada
創設者
自動化の追求者。LabelMe（15K+ スター）、Gdown（4.7K+）を独力で開発し、GitHub トレンド開発者に 9 回以上ランクイン。
Mujin（ロボティクススタートアップ）コンピュータービジョンリード、Imperial College London 博士（早期修了、全額支給）、東大 JSK ロボティクス研究室（50 年の歴史で海外留学した初の学生）。
こんにちは、Kentaro です！
LabelMe 誕生の物語をご紹介します。
学部卒業間際・修士課程開始時期に開発しました。ロボティクス研究室で働いており、ロボットに世界を認識させるために作りました。
2015〜2016 年頃、Amazon Robotics は Amazon の倉庫で使用される AGV を開発した Kiva Robotics を買収した直後に Amazon Picking Challenge（APC）を開催しました。倉庫内の荷物の搬送は自動化されていましたが、ピッキング作業の自動化ソリューションを模索していました。
研究室チームとして参加し（写真の中に私を見つけられますか？）、このチャレンジのために LabelMe を開発することになりました。
全文はこちら： 私のツイート。
よくある質問
LabelMe とは？
LabelMe はデータセット作成のための画像アノテーションツールです。無料オープンソース版は Python ベースのエディターです。有料プラン（Starter と Pro）は、Windows、macOS、Linux でオフライン動作する AI モデル内蔵のスタンドアロンデスクトップアプリを追加します。
LabelMe はオフラインで動作しますか？
はい。LabelMe はインターネット接続不要で完全オフライン動作します。Starter と Pro アプリは AI モデル（SAM2、SAM3、YOLO-World）をローカルに内蔵しているため、画像がコンピューターの外に出ることはありません。
LabelMe にはどんな AI モデルが含まれますか？
Starter と Pro アプリには、1 クリックセグメンテーション用の SAM2・SAM3 と、テキストプロンプト物体検出用の YOLO-World が搭載されています。API キーやクラウドサービスは不要です。無料オープンソース版は AI なしの手動アノテーションを提供します。
LabelMe はどんなアノテーション形式をサポートしていますか？
すべてのバージョンでポリゴン、バウンディングボックス（矩形）、円、線、点をサポートしています。Starter と Pro アプリでは 1 クリックでピクセル精度のマスクを生成する AI 補助アノテーションも利用できます。
どのエクスポート形式が利用できますか？
Pro プランにはデータセットツールキットが含まれ、YOLO・Pascal VOC 形式へのエクスポートができます。自動変換・検証機能により、トレーニングパイプラインで直接利用できます。
LabelMe はオープンソースですか？
コアの LabelMe アノテーションツールは 15,000+ GitHub スターのオープンソースです。Starter では AI モデル内蔵のスタンドアロンアプリを追加。Pro ではデータセットツールキット、すぐに使えるエクスポート形式、優先サポートを追加します。
今日からデータセットを構築しよう