Batch Rename 是一款专为图像数据集和标注文件批量重命名设计的轻量级工具，适用于需要系统化整理大量图片及其对应标签文件的开发者与数据科学家。该工具通过支持自定义命名模式、前缀后缀添加以及序列编号功能，帮助用户快速统一文件命名规范，提升数据集的组织性和可读性。无论是从零开始构建训练集，还是对已有数据进行标准化处理，Batch Rename 都能显著减少手动操作的时间成本。其核心优势在于能够智能识别并同步处理图像与其关联的标注文件（如 YOLO、COCO 等格式），确保数据配对关系不被破坏。此外，工具还提供了预览模式和撤销机制，让用户在正式执行前充分确认变更内容，避免误操作带来的数据混乱。整个流程无需复杂配置，仅需指定路径和命名规则即可一键完成大规模重命名任务。
核心功能特点
- 支持按自定义模式进行批量重命名，包括前缀、后缀及序列编号
- 自动识别并同步重命名对应的标注文件，保持数据一致性
- 提供预览功能，可在应用更改前查看具体修改内容
- 具备撤销能力，可恢复原始文件名以防止误操作
- 优雅处理缺失标注文件的情况，避免中断整个流程
- 支持多种占位符模式，如四位数序号、当前日期等
适用场景
Batch Rename 特别适用于计算机视觉项目中图像数据集的预处理阶段。例如，当研究人员从多个来源收集图片后，常会遇到文件名杂乱无章、缺乏统一格式的问题。使用 Batch Rename 可以为所有图像添加类似 ‘img_0001.jpg’ 的标准化命名，便于后续模型训练时追踪样本顺序。另一个典型场景是团队协作开发中，不同成员上传的图片可能带有各自习惯的前缀或时间戳，导致数据集难以管理。此时可通过设置统一前缀（如 ‘teamA_’）实现全局命名规范。对于使用 YOLO 或类似目标检测框架的项目，该工具还能同时重命名 .txt 格式的边界框标注文件，确保每张图片与其标签一一对应。此外，在数据增强或迁移学习过程中，经常需要对扩充后的数据集重新编号以区分原始样本与生成样本，Batch Rename 的序列化功能正好满足这一需求。由于其操作简单且结果可控，它也常被集成到自动化数据处理流水线中，作为数据清洗环节的关键步骤之一。