在数据驱动的时代，数据标注工具对于数据科学和机器学习领域的工作者来说是至关重要的。这些工具可以帮助他们标记和整理大量的数据，从而为训练和优化模型提供基础。以下是7种广泛使用的数据标注工具：
1. Labelbox：这是一个受欢迎的选择，因为它提供了一个直观的界面和强大的自动化功能。Labelbox支持多种数据格式和标注类型，如图像、文本和音频。
2. VoTT（Visual Object Tagging Tool）：这是微软开发的一个开源工具，专为图像和视频标注设计。VoTT允许用户通过简单的点击和拖拽来标记对象。
3. RectLabel：这款工具专为图像标注设计，尤其适用于目标检测任务。RectLabel提供了一个直观的界面，允许用户轻松地绘制矩形框来标注图像中的对象。
4. LabelImg：这是一个开源的图像标注工具，适用于目标检测和图像分类任务。它的界面简洁直观，支持多种标注格式。
5. Dataturks：这是一个在线数据标注平台，提供多种标注工具和数据管理功能。Dataturks还支持自定义模型训练，使得数据科学和机器学习的工作流程更加顺畅。
6. Supervisely：这款工具提供了一种半自动的数据标注方式，通过预训练的模型来辅助用户进行标注。
7. VGG Image Annotator (VIA)：这是一个开源的图像标注工具，适用于多种标注任务，包括多边形标注和关键点标注。
在选择数据标注工具时，需要根据具体的数据类型、标注任务和团队需求来进行考虑。以上提到的7种工具都是功能强大且广泛使用的选择，可以根据实际情况挑选最适合的工具。