标注编辑器
Ultralytics 平台包含一个强大的标注编辑器，用于标注图像，支持边界框、多边形、关键点、定向框和分类。该编辑器支持手动标注、SAM 驱动的智能标注和 YOLO 自动标注。
graph TB
subgraph Manual["✏️ Manual Tools"]
A[Box] & B[Polygon] & C[Keypoint] & D[OBB] & E[Classify]
end
subgraph AI["🤖 AI-Assisted"]
F[SAM Smart] & G[Auto-Annotate]
end
Manual --> H[📁 Save Labels]
AI --> H支持的任务类型
标注编辑器支持所有 5 种 YOLO 任务类型：
| 任务 | 工具 | 标注格式 |
|---|---|---|
| 检测 | 矩形 | 边界框 (x, y, 宽度, 高度) |
| 分割 | 多边形 | 像素级掩码 (多边形顶点) |
| 姿势估计 | 关键点 | 17点 COCO 骨架 |
| OBB | 定向框 | 旋转边界框 (4个角点) |
| 分类 | 类别选择器 | 图像级标签 |
任务详情
目标检测
功能说明：通过轴对齐边界框识别物体及其位置。
标签格式： class_id center_x center_y width height （所有数值均归一化为0-1区间）
例子： 0 0.5 0.5 0.2 0.3 — 类0居中于(50%, 50%)，宽度20%，高度30%
应用场景：库存盘点、交通监控、野生动物监测、安防系统
实例分割
功能说明：为每个对象实例创建像素级精确的蒙版。
标签格式： class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (多边形顶点，归一化为0-1)
例子： 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — 四边形面罩
应用场景：医学影像、自动驾驶、照片编辑、农业分析
姿势估计
功能说明：检测人体关键点以实现骨架追踪。
标签格式： class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...
- 可见性标志：
0=未标注1=标记但被遮挡，2=标记且可见
例子： 0 0.5 0.5 0.2 0.3 0.6 0.7 2 0.4 0.8 1 — 具有两个关键点的人
应用场景：体育分析、物理治疗、动画制作、手势识别
旋转边界框 (旋转框检测)
功能说明：通过角度感知边界框检测旋转物体。
标签格式： class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 （四个角点，归一化）
例子： 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — 旋转矩形
应用场景：航拍影像、文档分析、制造检测、船舶探测
图像分类
功能说明：为整张图像分配单一标签。
标签格式： 基于文件夹的——按类名组织图像（train/cats/, train/dogs/)
应用场景：内容审核、质量控制、医学诊断、场景识别
快速入门
标注图像：
- 前往您的数据集
- 点击图像以打开全屏查看器
- 点击 Edit 进入标注模式
- 选择您的标注工具
- 在图像上绘制标注
- 完成后点击 Save
手动标注工具
边界框 (detect)
围绕对象绘制矩形框：
- 选择 框 工具或按下
B - 点击并拖动以绘制矩形
- 释放以完成框选
- 从下拉菜单中选择一个类别
调整大小和移动
- 拖动角点或边缘以调整大小
- 拖动中心以移动
- 按下
Delete以移除选定的标注
多边形 (segment)
绘制精确的多边形掩码：
- 选择 多边形 工具或按下
P - 点击添加顶点
- 双击或按下
Enter以闭合多边形 - 从下拉菜单中选择一个类别
编辑顶点
- 拖动单个顶点进行调整
- 拖动整个多边形以移动
- 点击一个顶点并按下
Delete以移除它
关键点 (姿势估计)
放置17个COCO关键点用于人体姿势估计：
- 选择 关键点 工具或按下
K - 按顺序点击放置关键点
- 遵循COCO骨架顺序
17个COCO关键点是：
| # | 关键点 | # | 关键点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 鼻子 | 10 | 右手腕 |
| 2 | 左眼 | 11 | 左臀 |
| 3 | 右眼 | 12 | 右臀 |
| 4 | 左耳 | 13 | 左膝 |
| 5 | 右耳 | 14 | 右膝 |
| 6 | 左肩 | 15 | 左踝 |
| 7 | 右肩 | 16 | 右踝 |
| 8 | 左肘 | 17 | (保留) |
| 9 | 右肘 |
旋转边界框 (旋转框检测)
为倾斜对象绘制旋转框：
- 选择 OBB 工具或按下
O - 点击并拖动以绘制初始框
- 使用旋转手柄调整角度
- 从下拉菜单中选择一个类别
分类 (classify)
分配图像级类别标签：
- 选择 classify 模式
- 点击类别按钮或按下数字键
1-9 - 每张图像可以分配多个类别
SAM 智能标注
Segment Anything Model (SAM) 仅需几次点击即可实现智能标注：
- 选择 SAM 模式或按下
S - 左键单击 添加正点（包含此区域）
- 右键单击 添加负点（排除此区域）
- SAM 实时生成精确掩码
- 点击 接受 转换为标注
SAM 提示
- 从对象中心的正向点击开始
- 添加负向点击以排除背景
- 最适用于边缘清晰的独立对象
SAM智能标注可以生成：
- 多边形用于segment任务
- 边界框用于detect任务
- 旋转框用于旋转框检测任务
YOLO 自动标注
使用训练好的YOLO模型自动标注图像：
- 选择 自动标注 模式或按下
A - 选择模型（官方模型或您训练的模型）
- 设置置信度阈值
- 点击运行以生成预测结果
- 根据需要审查和编辑结果
自动标注模型
您可以使用：
- Ultralytics （YOLO26n、YOLO26s等）
- 您在平台中训练的模型
类别管理
创建类别
为您的数据集定义标注类别：
- 在类别面板中点击添加类别
- 输入类别名称
- 系统会自动分配颜色
在注解期间添加新类
您可以在不离开编辑器的情况下，直接在注释时创建新类：
- 在图像上绘制注释
- 在课程下拉菜单中，点击添加新课程
- 输入类别名称
- 按下回车键创建并分配
这使得工作流程得以无缝衔接，当你在数据中遇到新的对象类型时，即可定义相应的类。
统一课程表
数据集中的所有类别均统一管理于一张表格中。类别名称或颜色的变更将自动应用于整个数据集。
编辑类别
- 点击一个类别以选择它用于新的标注
- 双击重命名
- 拖动以重新排序
- 右键点击查看更多选项
类别颜色
每个类别都会从Ultralytics调色板中分配一种颜色。平台中的颜色保持一致，以便于识别。
键盘快捷键
使用键盘快捷键高效标注：
| 快捷键 | 操作 |
|---|---|
B | 框选工具 (detect) |
P | 多边形工具 (segment) |
K | 关键点工具 (姿势估计) |
O | obb 工具 |
S | SAM 智能标注 |
A | 自动标注 |
V | 选择/移动模式 |
1-9 | 选择类别 1-9 |
Delete | 删除选定标注 |
Ctrl+Z | 撤销 |
Ctrl+Y | 重做 |
Escape | 取消当前操作 |
Enter | 完成多边形 |
←/→ | 上一张/下一张图像 |
查看所有快捷键
按下 ? 以打开键盘快捷键对话框。
撤消/重做
标注编辑器会维护完整的历史记录：
- 撤销:
Ctrl+Z(Mac 上为 Cmd+Z) - 重做:
Ctrl+Y(Mac 上为 Cmd+Y)
历史记录包括：
- 添加标注
- 编辑标注
- 删除标注
- 更改类别
保存标注
当您点击 保存 或导航离开时，标注会自动保存：
- 保存: 点击保存按钮或按下
Ctrl+S - 取消: 点击取消以放弃更改
- 自动保存警告: 离开前提示未保存的更改
保存您的工作
在导航到其他图像之前务必保存。未保存的更改将会丢失。
常见问题
SAM 标注的准确性如何？
SAM 为大多数对象提供高质量的掩码。准确性取决于：
- 对象与背景的区分度
- 图像质量和分辨率
- 提供的正/负点数量
为获得最佳结果，从对象中心的一个正点开始，并添加负点以排除附近的对象。
我可以导入现有标注吗？
是的，上传您的数据集，并附带 YOLO 格式的标签文件。平台会自动解析并在编辑器中显示它们。
如何标注同一类别的多个对象？
绘制标注后：
- 保持选中同一类别
- 绘制下一个标注
- 重复此操作，直到所有对象都被标注
键盘快捷键 1-9 可快速选择类别。
SAM 和自动标注之间有什么区别？
| 特性 | SAM | 自动标注 |
|---|---|---|
| 方法 | 交互式点提示 | 模型推理 |
| 速度 | 一次一个对象 | 一次所有对象 |
| 精确度 | 在指导下非常高 | 取决于模型 |
| 最适合 | 复杂对象，精细细节 | 批量标注，简单对象 |
我可以在部分标注的数据集上进行训练吗？
是的，但为获得最佳效果：
- 标注每张图像中目标类别的所有对象
- 对未标注图像使用 unknown 分割
- 从训练配置中排除未标注图像
