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LabelU:一個強(qiáng)大且易用的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具 原創(chuàng)

發(fā)布于 2024-8-20 09:03
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LabelU 是一款開源的多模態(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、語義分割、音頻轉(zhuǎn)錄和視頻標(biāo)注等任務(wù)。它通過靈活多樣的標(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。

LabelU:一個強(qiáng)大且易用的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具 -AI.x社區(qū)

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

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

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

倉庫地址:??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)對象識別到復(fù)雜場景分析的各種需求。

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視頻標(biāo)注:通過強(qiáng)大的視頻處理引擎實現(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)。

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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)實際需要對其進(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)用場景

LabelU適用于多種場景,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、語音轉(zhuǎn)文本、視頻片段分割等。

音頻:音頻分類、語音識別、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)了解請點(diǎn)擊上面地址進(jìn)入官網(wǎng)。

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

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注冊和登錄

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。

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創(chuàng)建新的標(biāo)注任務(wù)

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進(jìn)行基礎(chǔ)配置

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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。

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標(biāo)注配置

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

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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。

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導(dǎo)出結(jié)果

四、本地安裝使用

1、安裝 Miniconda,選擇對應(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(過程中的提示選擇默認(rèn) y 即可):

conda create -n labelu pythnotallow=3.7

注:Windows 平臺可在 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



安裝測試版本:pip install --extra-index-url

https://test.pypi.org/simple/ labelu==<測試版本號>


5、運(yùn)行 LabelU:

labelu

6、打開瀏覽器,訪問 http://localhost:8000/ 即可使用 LabelU。

總結(jié):

LabelU作為一個功能強(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環(huán)節(jié)。它的開源特性也意味著用戶可以根據(jù)自身需求進(jìn)行個性化定制和擴(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)載自公眾號頂層架構(gòu)領(lǐng)域

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/pJGs15zC7kx3yP58ELrAOA??



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