LabelImg

データセット作成・アノテーション

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強み

注意点

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サービス基本情報

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

LabelImgとは

HumanSignalが提供するLabelImgは、画像アノテーションに特化したデスクトップGUIツールです。矩形バウンディングボックスを用いたラベル付けに対応しており、Pascal VOC（XML）形式を基本としながら、YOLOやCreateML形式での保存にも対応しています。ローカル環境で軽快に動作するため、推論結果の確認や少量から中量程度の物体検出データセット作成に適しています。PoCや研究・教育用途のほか、個人や小規模チーム、スタートアップの初期検証といった場面での活用が想定されます。FitGapの企業規模別シェアでは中小企業がカテゴリ38製品中2位、業種別シェアでは教育、学習支援が3位です。少人数チームや教育用途で矩形アノテーションから始める場合に、比較候補になりやすい傾向があります。複数の作業者で役割分担しながら大規模に進める場合はCVATなど他ツールとの使い分けが効果的で、目的や規模に応じた運用設計がしやすい点も特徴のひとつです。

強み

直感的な操作UI

LabelImgはQtベースのGUIを採用しており、シンプルで分かりやすい画面設計により、専門的な知識がなくても直感的に操作できます。矩形アノテーションの作成もスムーズに行えるため、ツールの習熟に時間をかけずに作業を始めやすい点が特長です。インストールも比較的容易で、小規模なプロジェクトや初めてアノテーション作業に取り組むユーザーにとって導入しやすい環境を提供しています。

多形式（YOLO等）対応

Pascal VOC形式（XML）をはじめ、YOLO形式のテキスト出力やCreateML形式など、複数のアノテーション形式に対応しています。特にYOLO形式では一括処理による物体検出データの効率的な作成が可能であり、作業の迅速化に貢献します。また、多様なフォーマットへの出力に対応することで、他のツールやフレームワークとの連携においても柔軟な運用が期待できます。

半自動化機能

Pascal VOC形式のXMLファイルを自動で再読み込みする機能を備えており、外部ツールと連携した半自動アノテーションのワークフローを構築できます。これにより、ラベル付け作業の一部を自動化し、手作業による負担を軽減することが可能です。また、LabelImg は軽量で動作が軽快なため、小規模から中規模のデータセット作成においても快適に使用できる点が特長です。

注意点

矩形アノテーション中心でカバー範囲が絞られる

LabelImgは矩形（RectBox）によるアノテーションを主軸とした設計であり、対応する保存形式はPascal VOC（XML）・YOLO・CreateMLとなっています。ポリゴンなど多様な注釈タイプを同一UIで扱える統合型ツールと比較すると、扱える注釈形式の幅は絞られます。FitGapの機能性評価はカテゴリ38製品中36位、連携評価も36位です。そのため、矩形以外の形状で対象物を囲む必要がある案件や、周辺ツールとの連携を前提にする案件では、別ツールとの併用を検討する場面が生じる場合があります。

端末ごとのインストールが必要

LabelImgはローカルアプリケーションであるため、使用する端末ごとにインストール作業が必要です。READMEにはpip3による導入手順や、PythonおよびQt（PyQt）といった依存ライブラリの準備方法が記載されていますが、PC環境や実行権限、依存関係の状況によっては手順どおりに進まない場合もあります。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ38製品中30位、操作性評価は32位です。特に社内端末の管理ポリシーが厳しい環境では、導入手順の確認や利用者への説明など、追加の対応が求められることがある点に留意が必要です。

公式メンテナンスが限定的になりやすい

LabelImgの公式リポジトリは2024年2月29日にアーカイブ（読み取り専用）となっており、積極的な開発が行われていない旨が明記されています。そのため、不具合修正や機能改善を公式の対応に委ねることが難しく、自社での調整が必要になる場面も想定されます。商用SaaSと比較した際の差異として、更新頻度や問い合わせ窓口の確実性は特に意識しておきたい点です。FitGapのサポート評価はカテゴリ38製品中38位、セキュリティ評価は37位です。長期運用を検討する場合や社内統制を重視する組織では、保守方針と利用ルールをあらかじめ整理しておく必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査