LabelU：一個強大且易用的多模態數據標注工具 原創
LabelU 是一款開源的多模態數據標注工具，它支持圖像、視頻和音頻等多種類型的數據標注，適用于機器學習和人工智能領域的數據預處理。LabelU提供了豐富的標注功能，包括但不限于圖像分類、目標檢測、語義分割、音頻轉錄和視頻標注等任務。它通過靈活多樣的標注工具和直觀的操作界面，大大提升了數據標注工作的效率和質量。同時支持本地部署所有數據本地化保證了數據安全性。
在線demo標注工具：??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
圖像標注：提供2D邊界框、語義分割、多邊形、關鍵點等多種標注方式，滿足從基礎對象識別到復雜場景分析的各種需求。
視頻標注：通過強大的視頻處理引擎實現視頻分割、分類和信息提取，為視頻理解模型提供高質量的訓練數據。
音頻標注：高效的音頻分析工具能完成音頻分割、分類和信息提取，使復雜的聲音信息一目了然。
人工智能輔助標注：支持預標注數據的一鍵載入，用戶可以根據實際需要對其進行細化和調整，提高標注的效率和準確性。
多格式導出：標注完成后，LabelU提供標注結果一鍵導出功能，支持多種數據標注標準格式輸出，包括但不限于JSON、COCO、MASK等格式，方便后續的模型訓練和數據分析。
二、應用場景
LabelU適用于多種場景，包括但不限于：
圖像：圖像分類、文本描述、目標定位、復雜形狀標注等。
視頻：視頻分類、語音轉文本、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??
包含了以下詳細的操作步驟，想詳細了解請點擊上面地址進入官網。
1、訪問LabelU官網或GitHub倉庫，了解更多關于LabelU的信息和使用方法。
注冊和登錄
2、根據需求創建新的標注任務，并進行基礎配置，如選擇標注類型和數據導入。
創建新的標注任務
進行基礎配置
選擇標注類型和數據導入
3、設置標注配置，包括標簽、屬性等。
標注配置
4、開始任務，進行數據標注。
數據標注
5、標注完成后，導出結果，用于模型訓練和數據分析。
導出結果
四、本地安裝使用
1、安裝 Miniconda，選擇對應的操作系統類型并下載安裝。
注：如果你的系統是 MacOS intel 芯片，請安裝intel x86_64版本的Miniconda。
2、安裝完畢后，在終端運行以下命令（過程中的提示選擇默認 y 即可）：
conda create -n labelu pythnotallow=3.7注：Windows 平臺可在 Anaconda Prompt 程序中運行以上命令。
3、激活環境：
conda activate labelu4、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、運行 LabelU：
labelu6、打開瀏覽器，訪問 http://localhost:8000/ 即可使用 LabelU。
總結：
LabelU作為一個功能強大且易用的數據標注工具，能夠滿足不同場景下的數據標注需求，是AI研究和工業應用中不可或缺的一個環節。它的開源特性也意味著用戶可以根據自身需求進行個性化定制和擴展，進一步提升數據標注的效率和質量。
本文轉載自公眾號頂層架構領域
原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/pJGs15zC7kx3yP58ELrAOA??
