搭建特定应用场景的数据集，或是训练并持续优化计算机视觉模型的过程中，图像标注始终是支撑项目成功的核心环节。选择一款合适的图像标注工具，其意义远不止于提升工程效率——它能够帮助标注团队从繁琐重复的手动操作中解放出来，将更多精力投入到标注规则优化与数据质量把控；还能通过标准化流程与智能辅助功能，从源头降低错误标注的概率，为后续模型训练筑牢数据基础。
本文结合数据集构建与模型训练中的实践经验，整理出2025年至今值得推荐的几款数据标注工具，并对其核心功能进行对比分析，帮助用户根据实际需求做出最优选择。
数据标注工具推荐
- Roboflow
作为行业头部平台，Roboflow 以简洁的操作界面和强大的数据集管理能力，深受开发者和研究者的青睐。其核心优势集中在数据预处理与模型部署，内置的图像标注功能也支持基于预训练模型的自动标注，大幅减少人工操作。同时支持公共数据集的托管与导出，便于资源共享与复用，尤其适合快速原型开发和模型验证场景。
收费模式： 提供免费基础版与付费进阶版
官网： roboflow.com/
- Encord
Encord 在处理高复杂度或大规模数据集方面表现突出，适用于医疗影像、卫星数据、视频标注等多种模态场景。该工具支持自定义标注流程，配备专业审核与质量检测机制，并内置模型评估与监控功能，形成“标注-训练-反馈”闭环，适合生产级 MLOps 集成。
收费模式： 定制化套餐，按团队规模与需求定价
官网： encord.com/
- T-Rex Label
作为2025年异军突起的标注工具，T-Rex Label 以高效易用的 AI 辅助标注为特色，搭载 SOTA 视觉模型 T-Rex2 和 DINO-X，支持视觉提示功能，在罕见物体识别和密集目标检测中表现优异。工具开箱即用，无需安装，支持 bbox 和 mask 标注，兼容 COCO、YOLO 等主流格式。
收费模式： T-Rex2 模型免费，部分模型按使用量付费
官网： trexlabel.com/
- Coovally
Coovally 不是一个单纯的数据标注工具，而是一个集模型训练与部署于一体的平台，在数据标注方面也提供了专业且高效的解决方案。其智能辅助标注功能支持用户使用已部署的模型对样本图片进行预标注，用户只需在此基础上进行微调，显著提升标注效率。
- 支持矩形框与多边形标注，配备丰富的快捷键和灵活的鼠标交互；
- 支持图像缩放、还原、撤销等操作，提升标注体验；
- 具备样本上传、预览、查找、编辑及标签下载功能；
- 支持多人协作标注，可实时查看标注进度与标签统计。
Coovally 尤其适合希望在一个平台内完成从数据标注、模型训练到部署全流程的团队，有效降低多系统切换带来的效率损失。
而且是国内平台，不用翻墙，一键登录使用！！
点击阅读原文，即可进入Coovally官网哦~
- CVAT
CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是开源标注工具中的佼佼者，适合追求完全自主可控的技术团队。提供扎实的手动标注工具和插件扩展机制，支持自托管部署，无版权与使用成本顾虑。
收费模式： 完全免费开源
如何选择适合的标注工具
选择标注工具时，应综合考虑项目规模、数据类型、团队协作需求及预算限制。一般来说，合适的工具应满足以下几点：
1.提升效率：具备自动预标注或视觉提示等辅助功能，减少人工操作；
2.多数据类型支持：除图像外，应支持视频、DICOM、地理空间数据等；
3.标注准确性：搭载高精度视觉模型，提供可靠的智能辅助；
4.高性价比：除价格合理外，也应注意是否支持按量付费或提供免费基础功能；
5.协作与管理能力：支持多人协同、进度跟踪与质量审核流程。
无论选择哪款工具，都建议团队结合自身数据特点、技术储备与长期迭代需求进行综合评估，让标注环节真正成为模型成功的坚实支撑。
