X-AnyLabeling 数据标注软件详细使用教程：多场景高效标注指南

X-AnyLabeling 是一款开源免费的多功能数据标注工具，支持图像分类、目标检测、语义分割、文本标注、视频标注等多场景需求，兼容 YOLO、COCO、VOC 等主流数据集格式，且内置 AI 辅助标注功能（如自动框选、语义分割预标注），能大幅提升标注效率。本文从环境安装、基础操作到高级功能，详解 X-AnyLabeling 完整使用流程，附关键配置与实操技巧，帮助标注人员快速上手。

一、核心特性与前置准备

1. 核心功能亮点

• 多类型标注：支持矩形框（目标检测）、多边形（语义分割）、关键点、文本、视频帧标注等；

• AI 辅助标注：集成 YOLO、Segment Anything 等模型，自动生成标注候选框，减少手动操作；

• 格式兼容：支持导入 / 导出 YOLO（txt）、COCO（json）、VOC（xml）、LabelMe（json）等格式；

• 跨平台支持：Windows、Ubuntu、Mac 系统均兼容，支持批量处理与快捷键操作。

2. 环境安装

（1）快速安装（推荐：免编译，直接运行）

• Windows：

1. 1. 从 X-AnyLabeling 官网 下载最新版本的 X-AnyLabeling-windows.zip；

1. 1. 解压后双击 X-AnyLabeling.exe，无需额外配置，直接启动。

• Ubuntu/Mac：

# 克隆仓库（需安装 Git）

git clone https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.git

cd X-AnyLabeling

# 安装依赖（Python 3.8-3.10 推荐）

pip install -r requirements.txt

# 启动软件

python main.py

（2）AI 辅助标注依赖安装（可选，提升效率）

若需使用自动标注功能，需额外安装模型依赖：

# 安装 Segment Anything 依赖（语义分割预标注）

pip install segment-anything

# 安装 YOLO 依赖（目标检测预标注）

pip install ultralytics

下载预训练模型（如 SAM 模型、YOLOv8 模型），放置于 X-AnyLabeling/models 目录下（官网有模型下载链接）。

二、基础操作：从零开始标注

步骤 1：创建项目与导入数据

1. 启动 X-AnyLabeling，点击左上角 File → New Project；

1. 配置项目信息：

• • Project Name：输入项目名称（如 cat_detection）；

• • Task Type：选择标注类型（如 Object Detection 目标检测）；

• • Save Path：选择项目保存路径；

• • Label List：添加标注类别（如 cat、dog），点击 Add 确认；

1. 导入数据：点击 File → Import Data，选择文件夹或单个文件（支持 jpg、png、mp4 等格式），导入后数据列表显示在左侧。

步骤 2：核心标注功能实操（以目标检测为例）

（1）手动标注（矩形框）

1. 选中左侧数据列表中的图像，右侧显示预览窗口；

1. 工具栏选择 Rectangle（矩形框工具），或按快捷键 R；

1. 在图像中拖动鼠标绘制框选目标，松开后弹出类别选择框，选择对应类别（如 cat）；

1. 编辑标注：

• • 拖动框边缘调整大小，拖动框内移动位置；

• • 右键标注框，可选择 Delete 删除、Edit Label 修改类别；

1. 快捷键操作（提升效率）：

功能	快捷键
切换矩形框工具	R
切换多边形工具	P
下一张图像	D
上一张图像	A
保存标注	Ctrl+S
删除当前标注	Del

（2）AI 辅助标注（自动框选）

1. 点击顶部 AI → Object Detection (YOLO)；

1. 选择预训练模型（如 yolov8n.pt），设置置信度阈值（如 0.5）；

1. 点击 Run，AI 自动识别图像中的目标并生成候选框；

1. 手动调整候选框（删除错误框、修正位置 / 大小），补充类别标签，完成标注。

（3）语义分割标注（多边形）

1. 任务类型选择 Semantic Segmentation，工具栏选择 Polygon（多边形工具）；

1. 点击图像边缘关键点，自动连接成多边形，包围目标区域；

1. 闭合多边形：双击最后一个点，或按 Enter 键，选择类别完成标注；

1. AI 辅助：点击 AI → Semantic Segmentation (SAM)，自动生成分割掩码，手动修正细节。

步骤 3：标注数据管理

1. 查看标注进度：左侧数据列表中，已标注图像显示 ✓，未标注显示 ○；

1. 批量操作：选中多个图像，右键选择 Batch Process，可批量删除、批量导出；

1. 修改项目配置：点击 Project → Edit Project，可添加 / 删除类别、修改任务类型。
2. 

三、高级功能：批量处理与格式导出

1. 批量标注与编辑

• 批量修改类别：选中多个标注，点击 Edit → Batch Edit Labels，选择目标类别，批量替换；

• 批量调整标注：点击 Edit → Batch Adjust Bounding Boxes，可批量缩放、平移标注框；

• 自动重命名：点击 Tools → Rename Files，按规则批量重命名图像（如 0001.jpg、0002.jpg）。

2. 数据集格式导出（适配模型训练）

1. 完成标注后，点击 File → Export Dataset；

1. 选择导出格式（根据训练框架选择）：

• • YOLO：导出为 images（图像）和 labels（txt 标注文件），适合 YOLO 系列模型；

• • COCO：导出为 annotations.json，适合 Detectron2、MMDetection 等框架；

• • VOC：导出为 xml 文件，适合传统目标检测模型；

1. 配置导出参数（如是否划分训练集 / 验证集、比例设置），点击 Export 完成导出。

3. 视频标注（帧级标注）

1. 导入视频文件（mp4 格式），项目任务类型选择 Video Object Tracking；

1. 视频控制：拖动进度条定位帧，点击 Play 播放，Pause 暂停；

1. 标注操作：

• • 在目标帧绘制标注框，选择类别；

• • 点击 Track 自动跟踪目标在后续帧的位置（支持 KCF、CSRT 跟踪算法）；

• • 手动修正跟踪错误的帧，确保标注准确性；

1. 导出：支持导出为帧图像 + 标注文件，或直接导出带标注的视频。

四、关键优化与避坑指南

1. 提升标注效率的技巧

• 自定义快捷键：点击 Edit → Preferences → Shortcuts，修改常用工具快捷键；

• 模板复用：将常用标注类别保存为模板（Project → Save Label Template），新项目直接导入；

• AI 模型微调：若自动标注准确率低，用已标注数据微调模型（如 YOLOv8 微调），提升后续标注效率。

2. 常见问题解决方案

问题现象	原因分析	解决方案
AI 辅助标注无响应	未安装模型依赖或模型路径错误	重新安装依赖，确认模型放置于 models 目录
导出格式不兼容训练框架	导出参数设置错误（如类别顺序不一致）	核对框架要求的格式，调整导出参数（如类别映射）
视频标注跟踪不准确	目标遮挡或运动过快	降低跟踪帧间隔，手动修正错误帧
软件卡顿崩溃	图像分辨率过高或数据量过大	压缩图像分辨率（如 1080P 以下），分批处理

3. 配置文件修改（高级用户）

若需自定义标注格式、AI 模型参数，可编辑配置文件 configs/default_config.yaml：

# 示例：修改 YOLO 模型置信度阈值

yolo:

conf_threshold: 0.4 # 默认为 0.5，降低阈值增加候选框数量

iou_threshold: 0.45

五、适用场景与扩展建议

1. 典型应用场景

• 计算机视觉：目标检测、语义分割、关键点检测数据集标注；

• 自然语言处理：文本分类、命名实体识别（支持 txt、json 文本标注）；

• 视频分析：监控视频目标跟踪、行为识别帧标注；

• 自动驾驶：道路目标检测、车道线分割标注。

2. 扩展功能建议

• 多人协作标注：将项目文件共享至云盘，多人分别标注后合并（需避免冲突）；

• 标注质量检查：导出标注文件后，用 labelImg 等工具交叉验证标注准确性；

• 模型集成：自行集成自定义 AI 模型（如自定义目标检测模型），扩展辅助标注能力。

总结

X-AnyLabeling 凭借多类型标注支持、AI 辅助功能与格式兼容性，成为数据标注的高效工具。核心使用流程为 “创建项目→导入数据→标注（手动 / AI辅助）→导出格式”，关键在于熟练运用快捷键与 AI 辅助功能，大幅降低手动操作成本。无论是初学者还是专业标注人员，都能通过该工具快速完成数据集标注，适配后续模型训练需求。建议从简单任务（如目标检测）入手，逐步探索语义分割、视频标注等高级功能，结合自身场景优化配置，最大化标注效率。