综合介绍

Annot8 是一款为人工智能（AI）开发设计的macOS应用程序。 它主要用来解决创建AI模型过程中的一个关键步骤：图像标注。当开发者需要训练一个AI模型去识别特定物体时，他们首先需要一个大型的“学习资料库”，也就是数据集。这个资料库由成千上百张图片组成，每张图片里需要识别的物体都要被精确地标记出来。Annot8的核心功能就是让这个标记过程变得简单和快速。用户可以通过这款工具，批量导入图片，使用直观的界面在图片上框出目标物体并为它们添加标签。完成标注后，所有的信息可以一键导出为CSV格式的文件，这种文件格式可以直接用于后续的AI模型训练。 它解决了以往标注工具操作繁琐、效率低下的问题，特别适合需要处理大量图片来构建目标检测模型的研究人员和开发者。

功能列表

• 批量图片上传: 支持通过拖拽文件夹的方式一次性导入大量图片，无需单张分别上传。
• 精准标注界面: 提供专门为标注工作设计的操作界面，可以精确地在图片上标记物体。
• 自定义标签: 用户可以根据自己的项目需求，灵活创建和管理不同的物体标签。
• 快捷键操作: 支持使用键盘快捷键进行操作，提升标注工作的效率。
• CSV格式导出: 完成标注后，可以轻松将所有标注数据导出为一个CSV（逗号分隔值）文件，方便地整合到机器学习的开发流程中。

使用帮助

Annot8 是一款macOS平台的工具软件，因此在使用前，请确保你的设备是苹果电脑，并且操作系统版本不低于macOS 14.0。 这款工具的主要目的是帮助你为目标检测AI模型制作训练数据集。以下是详细的使用流程和功能操作介绍。

安装流程

1. 访问Mac App Store: 打开你的Mac电脑中的“App Store”应用。
2. 搜索应用: 在App Store的搜索框中输入“Annot8”，然后按回车键进行搜索。
3. 购买和下载: 找到由开发者“Haplo, LLC”发布的“Annot8: Label Images for AI”，点击价格按钮（例如$1.99）进行购买。 根据提示输入你的Apple ID密码或使用触控ID完成支付。购买后，应用会自动下载并安装到你的“应用程序”文件夹中。
4. 启动应用: 安装完成后，你可以在“应用程序”文件夹或启动台中找到Annot8的图标，点击即可打开。

核心功能操作流程

第一步：准备并导入图片

在使用Annot8之前，你需要先将所有待标注的图片整理好，并存放在电脑的一个文件夹中。

• 操作: 打开Annot8应用，直接将这个存有图片的文件夹拖拽到Annot8的应用窗口中。
• 效果: 应用会自动加载文件夹内的所有图片，并将它们显示在应用的侧边栏或主工作区，等待你进行标注。这个批量导入功能避免了逐一添加图片的繁琐操作。

第二步：创建和管理标签

在开始标注之前，你需要定义你要识别的物体类别，也就是“标签”。

• 操作: 在Annot8的界面中，找到标签管理区域。这里通常会有一个“添加标签”或“新建标签”的按钮。点击它，然后输入你想要识别的物体的名称，例如“汽车”、“行人”或“红绿灯”。你可以根据项目需求，创建任意多个不同的标签。
• 技巧: 为不同的标签设置不同的颜色，这样在后续的标注过程中，你可以通过颜色快速区分不同的物体类别。

第三步：进行图像标注

这是使用Annot8最核心的步骤。

• 选择图片: 从左侧的图片列表中，点击一张你想要开始标注的图片。这张图片会显示在主编辑区。
• 选择标签: 从你已经创建好的标签列表中，点击选择一个你要标注的物体类别（例如“汽车”）。
• 绘制边界框: 将鼠标移动到图片上，光标会变成一个十字准星。在你要标注的物体周围，按住鼠标左键并拖动，绘制一个刚好能框住整个物体的矩形框。松开鼠标后，这个矩形框就创建好了，并且它会自动关联到你刚刚选择的标签。
• 使用快捷键: 为了加快速度，你可以使用快捷键来切换不同的标签或工具，具体快捷键可以在应用的帮助菜单中查看。
• 重复操作: 对当前图片中的所有需要识别的物体重复以上操作。完成后，选择下一张图片，继续标注，直到处理完所有图片。

第四步：导出标注数据

当你完成了对所有图片的标注工作后，最后一步就是将这些数据导出，以便用于AI模型训练。

• 操作: 在应用界面中找到“导出”或“Export”按钮，通常这个按钮很显眼。点击它。
• 选择格式: Annot8 会将所有的标注信息——包括文件名、标签名称、以及每个矩形框在图片上的精确坐标位置——整合到一个文件中。
• 保存文件: 点击导出后，系统会提示你选择保存位置和文件名。选择一个合适的位置，将文件保存为annotated_data.csv。导出的文件是.csv格式。
• 后续使用: 这个CSV文件是一个结构化的数据表，大多数AI开发框架（如TensorFlow, PyTorch）都可以直接读取这种格式的文件来作为模型的训练数据。

应用场景

1. 自动驾驶系统开发开发者需要训练AI模型来识别道路上的各种物体，如车辆、行人、交通标志和信号灯。他们可以使用Annot8，批量导入行车记录仪拍摄的数千张道路图片，然后快速地为这些物体打上“汽车”、“行人”等标签，生成的数据集可以直接用于训练自动驾驶模型。
2. 智慧零售商品识别在无人商店或智能货柜项目中，需要AI模型能够自动识别货架上的商品。零售科技公司可以拍摄大量商品图片，使用Annot8在图片上框出每一种商品（如“可乐”、“薯片”），并进行标注，以训练AI准确识别库存和用户购买的商品。
3. 医疗影像辅助诊断医学研究人员可以利用Annot8来标注医疗影像（如X光片、CT扫描图），在图像上标记出潜在的病灶或异常区域。例如，标注出“肿瘤”或“结节”的位置。通过这些标注数据训练出的AI模型，可以辅助医生进行更快速、更精准的诊断。
4. 农作物病虫害监测农业科技领域的研究者可以使用无人机拍摄的农田照片，通过Annot8标注出图片中感染了病虫害的作物叶片。基于这些数据训练的AI模型，可以实现自动化的大范围农田健康监测，及时发现病害问题。

QA

1. Annot8支持哪些操作系统？根据Mac App Store的信息，Annot8目前需要macOS 14.0或更新的系统版本，它是一款专门为苹果电脑设计的桌面应用。
2. 标注好的数据会以什么格式保存？所有标注数据，包括图片路径、标签和边界框坐标，都会被导出为一个CSV（逗号分隔值）文件。 这种格式通用性很强，可以直接被用在很多主流的机器学习框架中进行模型训练。
3. 这款应用是免费的吗？不是，根据其在应用商店的页面信息，Annot8是一款付费应用，售价为1.99美元。
4. 相比其他标注工具，Annot8有什么优势？它的主要优势在于效率和易用性。 特别是支持将整个文件夹拖拽进来进行批量处理，以及支持快捷键操作，这都大大加快了处理大量图片时的标注速度。它的设计目标就是让为目标检测模型创建数据集的过程尽可能地快速、简单。