概述
在人工智能与计算机视觉快速发展的今天，目标检测已成为众多应用场景的核心技术之一。然而，高质量的标注数据始终是模型训练的关键瓶颈。为此，幽络源源码网特别推出一款基于 YOLO 架构的 Yolo目标检测自动标注工具，旨在帮助开发者、研究者和爱好者高效完成图像标注任务，大幅降低人工成本，提升数据准备效率。该工具完全开源，界面友好，功能强大，适用于各类目标检测项目的前期数据处理阶段。
主要内容
本工具采用 PyQt5 构建图形用户界面，结合 Ultralytics YOLO 模型推理能力，提供以下核心功能：
- 模型加载与类别识别：支持从
models/目录中加载任意.pt格式的 YOLO 模型，并自动解析其内置的类别名称。 - 灵活的类别筛选：用户可通过勾选方式自由选择需要标注的目标类别，支持“全选”与“反选”操作，精准控制输出标签范围。
- 实时检测预览：加载图片目录后，可逐张预览模型在当前置信度阈值下的检测效果，便于参数调优。
- 批量自动标注：一键启动批量处理，自动生成符合 YOLO 格式的
.txt标签文件，并同步输出classes.txt类别映射文件。 - 置信度调节：通过滑块动态调整检测置信度（默认 0.25），平衡召回率与精确率。
- 多线程异步处理：所有推理与文件写入操作均在后台线程执行，避免界面卡顿，提升用户体验。
整个工具设计简洁直观，无需复杂配置，即可实现从模型加载到标签生成的一站式自动化流程。
关键说明
如代码所示，本资源提供纯源码版本以及一个带完整运行环境的版本，以满足不同用户的需求。其中，带完整环境的版本包含 bat 启动文件，用户下载后只需双击即可直接运行，无需手动配置 Python 环境或安装依赖，极大降低了使用门槛，特别适合初学者或希望快速上手的用户。
结语
Yolo目标检测自动标注工具是幽络源在 AI 工具链领域的一次实用探索，我们希望通过开源共享，助力更多开发者加速项目落地。如果您在使用过程中遇到任何问题，如果不会部署或需要更精品的源码或定制开发服务，欢迎加入我们的QQ群307531422交流咨询，幽络源将为您提供更多优质的技术资源和服务。
工具下载
https://pan.quark.cn/s/053899963dd8
使用介绍
1、启动
启动后如下图
2、加载模型与选择自动标注类别
幽络源土拨鼠这里以yolo官方的模型为例，通过下拉选择条选择模型，看如下图，注意这里的模型来自于主文件同级的models目录，若需其他模型，直接将模型放入models即可，选择后将会显示模型拥有的类别复选框，在复选框中，我们可以指定需要自动标注哪些类别
3、选择图片和标签目录并预览
如图，幽络源土拨鼠这里以自动标注汽车 car 为例，因此只勾选了 car，然后选择需要自动标注的图片目录，再选择一个需要存放标签的空目录，然后点击加载并预览图片，右侧即可看见自动标注的预览图，并且可以切换上一张、下一张。
4、自动标注
若是预览觉得模型对当前所选目录的图片的识别效果还不错，那就可以点击开始自动标注按钮，点击后如图可以看到会有进度条。
5、自动标注完成
如图，自动标注完成会显示一个对话框以提示用户自动标注完成，并告知处理了多少张图，且会自动生成标签目录的classes.txt文件，方便人工通过其他软件打开数据集。
6、查看标签
如图，自动标注完成后我们来看标签，标签都是归一化的方框标注，并且类别也对应上了我们所选择的car
THE END
