Yolo Annotation Platform

Yolo 工作站

多人协作标注总是互相"打架"？Yolo 工作站自动锁定文件、分配任务、管控质量，让团队标注效率翻倍。

快速安装

从 PyPI 安装或从源码编译

pip install netkiller-yoloutils

指定工作目录和端口

yoloutils workstation -w /path/to/workspace --port 8000

浏览器打开并开始协作

http://127.0.0.1:8000

支持在图像上拖动鼠标创建 YOLO 标注框，可选中、缩放、移动和删除标注框

团队模式下可实时查看在线用户，标注锁定机制防止多人同时编辑同一图片

内置数据集整理工具，支持 labelimg 数据转换、自动标注、数据集划分

一站式完成数据准备、模型训练和结果验证，支持多模型对比

左侧目录栏按树形展示，完成目录显示 [x]，未完成显示 []，支持折叠和重载

底部状态栏显示标注进度、文件数量、损坏图像统计，协作用户在线状态

yoloutils 提供完整的 YOLO 数据处理工具链

子命令	作用
`label`	查看 classes.txt、统计标签数量、搜索标签所在文件
`merge`	按文件名合并两组 YOLO 标注
`copy`	按标签名称复制标注文件和图片
`remove`	删除指定标签索引或标签名称
`change`	批量替换标签索引
`crop`	使用模型或现有 txt 标注裁剪图片
`labelimg`	整理 labelimg 数据并生成 YOLO 训练目录
`auto`	用现有模型自动生成 YOLO 标签
`resize`	按长边尺寸缩放图片
`classify`	处理分类数据集并划分 train/test/val
`test`	单模型批量推理并输出表格或 CSV
`diff`	多模型并发对比并输出表格或 CSV

← / → 切换上一张 / 下一张图片

Cmd+M / Ctrl+M 切换 box 半透明遮罩

Cmd+S / Ctrl+S 保存当前标注

Cmd+D / Ctrl+D 删除当前标注

Cmd+R / Ctrl+R 重置当前未保存操作

Esc 还原图片缩放；关闭快捷键浮窗

滚轮 放大或缩小图片

双击 图像标题栏切换图像聚焦模式

立即安装 yoloutils，开始您的 YOLO 标注之旅

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