LabelU 是一款開(kāi)源的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，它支持圖像、視頻和音頻等多種類型的數(shù)據(jù)標(biāo)注，適用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的數(shù)據(jù)預(yù)處理。LabelU提供了豐富的標(biāo)注功能，包括但不限于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、音頻轉(zhuǎn)錄和視頻標(biāo)注等任務(wù)。它通過(guò)靈活多樣的標(biāo)注工具和直觀的操作界面，大大提升了數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的效率和質(zhì)量。同時(shí)支持本地部署所有數(shù)據(jù)本地化保證了數(shù)據(jù)安全性。

在線demo標(biāo)注工具：??https://opendatalab.github.io/labelU-Kit/??

LabelU 在線體驗(yàn)：??https://labelu.shlab.tech/??

LabelU 本地部署：??https://opendatalab.github.io/labelU/#/guide/install??

倉(cāng)庫(kù)地址：??https://github.com/opendatalab/labelU??

一、功能特點(diǎn)

圖像標(biāo)注：提供2D邊界框、語(yǔ)義分割、多邊形、關(guān)鍵點(diǎn)等多種標(biāo)注方式，滿足從基礎(chǔ)對(duì)象識(shí)別到復(fù)雜場(chǎng)景分析的各種需求。

視頻標(biāo)注：通過(guò)強(qiáng)大的視頻處理引擎實(shí)現(xiàn)視頻分割、分類和信息提取，為視頻理解模型提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

音頻標(biāo)注：高效的音頻分析工具能完成音頻分割、分類和信息提取，使復(fù)雜的聲音信息一目了然。

人工智能輔助標(biāo)注：支持預(yù)標(biāo)注數(shù)據(jù)的一鍵載入，用戶可以根據(jù)實(shí)際需要對(duì)其進(jìn)行細(xì)化和調(diào)整，提高標(biāo)注的效率和準(zhǔn)確性。

多格式導(dǎo)出：標(biāo)注完成后，LabelU提供標(biāo)注結(jié)果一鍵導(dǎo)出功能，支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)格式輸出，包括但不限于JSON、COCO、MASK等格式，方便后續(xù)的模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)分析。

二、應(yīng)用場(chǎng)景

LabelU適用于多種場(chǎng)景，包括但不限于：

圖像：圖像分類、文本描述、目標(biāo)定位、復(fù)雜形狀標(biāo)注等。

視頻：視頻分類、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本、視頻片段分割等。

音頻：音頻分類、語(yǔ)音識(shí)別、聲音事件定位等。

三、使用指南

官方文檔：??https://opendatalab.github.io/labelU/#/guide/introduction??

包含了以下詳細(xì)的操作步驟，想詳細(xì)了解請(qǐng)點(diǎn)擊上面地址進(jìn)入官網(wǎng)。

1、訪問(wèn)LabelU官網(wǎng)或GitHub倉(cāng)庫(kù)，了解更多關(guān)于LabelU的信息和使用方法。

注冊(cè)和登錄

2、根據(jù)需求創(chuàng)建新的標(biāo)注任務(wù)，并進(jìn)行基礎(chǔ)配置，如選擇標(biāo)注類型和數(shù)據(jù)導(dǎo)入。

創(chuàng)建新的標(biāo)注任務(wù)

進(jìn)行基礎(chǔ)配置

選擇標(biāo)注類型和數(shù)據(jù)導(dǎo)入

3、設(shè)置標(biāo)注配置，包括標(biāo)簽、屬性等。

標(biāo)注配置

4、開(kāi)始任務(wù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。

數(shù)據(jù)標(biāo)注

5、標(biāo)注完成后，導(dǎo)出結(jié)果，用于模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)分析。

導(dǎo)出結(jié)果

四、本地安裝使用

1、安裝 Miniconda，選擇對(duì)應(yīng)的操作系統(tǒng)類型并下載安裝。

注：如果你的系統(tǒng)是 MacOS intel 芯片，請(qǐng)安裝intel x86_64版本的Miniconda。

2、安裝完畢后，在終端運(yùn)行以下命令（過(guò)程中的提示選擇默認(rèn) y 即可）：

conda create -n labelu pythnotallow=3.7

注：Windows 平臺(tái)可在 Anaconda Prompt 程序中運(yùn)行以上命令。

3、激活環(huán)境：

conda activate labelu

4、安裝 LabelU：

pip install labelu

安裝測(cè)試版本：pip install --extra-index-url

https://test.pypi.org/simple/ labelu==<測(cè)試版本號(hào)>

5、運(yùn)行 LabelU：

labelu

6、打開(kāi)瀏覽器，訪問(wèn) http://localhost:8000/ 即可使用 LabelU。

總結(jié)：

LabelU作為一個(gè)功能強(qiáng)大且易用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，能夠滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求，是AI研究和工業(yè)應(yīng)用中不可或缺的一個(gè)環(huán)節(jié)。它的開(kāi)源特性也意味著用戶可以根據(jù)自身需求進(jìn)行個(gè)性化定制和擴(kuò)展，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率和質(zhì)量。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)頂層架構(gòu)領(lǐng)域

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