用 AI 标注任何图像
离线、私密、属于你
一键标注，分钟级构建数据集。一次购买，无需订阅。
- 从下载到首次 AI 标注只需几分钟，无需配置
- 使用 SAM2、SAM3 和 YOLO-World 自动分割与检测，无需 API 密钥
- 100% 离线运行，你的数据始终留在自己的电脑上
工作原理
标注应用
使用多边形、矩形等形状标注图像的桌面应用。
工具包
一组简化数据集创建流程的命令行工具。
入门指南
帮助你快速完成第一张图像标注的入门指南。
数据集指南
帮助你快速创建、验证和导出高质量数据集的指南。
标注应用
标注应用
下载即用的离线优先桌面应用。
易用的界面
所需一切尽在一个窗口中。
离线且私密
保护数据隐私，安心工作。
任意形状
多边形、矩形、圆形、线条等。
丰富属性
为标注添加详细信息（标志、文本）。
AI 辅助
AI 实时反馈和自动标注。 了解更多。
多语言
14 种语言： English, 中文 (简体/繁體), Français, 日本語, Deutsch, Magyar, 한국어, Español, فارسی, Nederlands, Português, Italiano, Tiếng Việt
自动化工具包
工具包
简化数据集创建流程的命令行工具。
批量处理
一次性标注、编辑、验证和导出多个文件。
支持自动化
与你的工作流和其他工具集成。通过命令行访问，易于连接。
AI 辅助标注
文字提示标注
一键标注
矩形转多边形
用 AI 将粗略矩形转换为精确多边形。
适用于复杂形状物体（如不规则、弯曲形状）。
示例
使用任意形状和 AI 辅助，为各种应用场景创建图像标注。
持续维护中
故事
Kentaro Wada
创始人
自动化狂热者。独立开发了 LabelMe（15K+ 星标）、Gdown（4.7K+），9 次以上登顶 GitHub 热门开发者。
Mujin（机器人公司）计算机视觉负责人，帝国理工学院博士（提前毕业，全额资助），东京大学 JSK 机器人实验室（50 年历史中首位出国留学者）。
你好，我是 Kentaro！
这是 LabelMe 背后的故事。
我在本科末期/硕士初期开发了它。当时我在机器人实验室工作，创建它是为了教我的机器人看世界。
大约在 2015-2016 年，Amazon Robotics 在收购 Kiva Robotics（开发了亚马逊使用的 AGV 的公司）后不久举办了 Amazon Picking Challenge (APC)。他们已经实现了仓库物料配送的自动化，但正在寻找物料拣选的自动化解决方案。
我们以实验室团队的身份参加了比赛（你能在照片中找到我吗？），最终我为这个挑战开发了 LabelMe。
完整故事请查看 我的推文。
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常见问题
什么是 LabelMe？
LabelMe 是一款用于创建数据集的图像标注工具。免费开源版本是基于 Python 的编辑器。付费计划（Starter 和 Pro）提供独立桌面应用，内置 AI 模型，可在 Windows、macOS 和 Linux 上离线运行。
LabelMe 可以离线使用吗？
是的。LabelMe 完全离线运行，无需互联网连接。Starter 和 Pro 应用在本地内置 AI 模型（SAM2、SAM3、YOLO-World），你的图像始终不会离开你的电脑。
LabelMe 包含哪些 AI 模型？
Starter 和 Pro 应用内置 SAM2 和 SAM3 用于一键分割，以及 YOLO-World 用于文字提示目标检测。无需 API 密钥或云服务。免费开源版本提供手动标注，不包含内置 AI。
LabelMe 支持哪些标注类型？
所有版本均支持多边形、边界框（矩形）、圆形、线条和点。Starter 和 Pro 应用还支持 AI 辅助标注，单击即可生成像素级精确的掩码。
支持哪些导出格式？
Pro 计划包含数据集工具包，可导出为 YOLO、Pascal VOC 和 COCO 格式，支持自动转换和验证，可直接用于训练流程。
LabelMe 是开源的吗？
核心 LabelMe 标注工具是开源的，拥有 15,000+ GitHub 星标。Starter 版增加了内置 AI 模型的独立应用。Pro 版增加了数据集工具包、可直接训练的导出格式和优先支持。