LabelU官網

一個開源的數據標注工具，可以幫助用戶快速、準確、高效地對數據進行標注，從而提高機器學習模型的性能和質量。

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LabelU簡介

Data annotation toolbox supports image， audio and video data. – opendatalab/labelU

LabelU是一個開源的數據標注工具，它可以幫助用戶快速、準確、高效地對數據進行標注，從而提高機器學習模型的性能和質量。LabelU支持多種標注類型，包括標簽分類、文本描述、拉框、多邊形、點、線、立體框、時間戳、片段分割等。

LabelU可以組合多樣工具，無縫兼容多格式數據，同時支持載入預標注，加速數據標注效率，滿足不同場景和需求的標注任務。

LabelU主要特征：

• 多功能圖像注釋工具：LabelU 提供了一套全面的圖像標注工具，包括 2D 邊界框、語義分割、折線和關鍵點。這些工具可以靈活解決物體檢測、場景分析、圖像識別、機器翻譯等多種圖像處理任務，幫助用戶高效識別、注釋和分析圖像。

• 強大的視頻標注能力：在視頻標注領域，LabelU展示了令人印象深刻的處理能力，支持視頻分割、視頻分類和視頻信息提取。非常適合視頻檢索、視頻摘要、動作識別等應用，使用戶能夠輕松處理長時長視頻，準確提取關鍵信息，并支持復雜場景分析，為后續模型訓練提供高質量的標注數據。

• 高效的音頻注釋工具：音頻注釋工具是 LabelU 的另一個關鍵功能。這些工具具備高效、精準的音頻分析能力，支持音頻分割、音頻分類、音頻信息提取。通過可視化復雜的聲音信息，LabelU 簡化了音頻數據處理工作流程，有助于開發更準確的模型。

LabelU特征：

• 簡單：提供多種圖像標注工具，通過簡單的可視化配置即可進行標注。

• 靈活性：多種工具可以組合，滿足大多數圖像、視頻、音頻標注需求。

• 通用性：支持導出多種數據格式，包括JSON、COCO、MASK。

LabelU注冊與登錄：

在線版

• 可通過“手機驗證碼”注冊登錄，也可使用“手機號/郵箱+密碼”的方式注冊登錄。

離線版

• 賬號信息存儲在本地電腦，可通過用郵箱注冊來進行登錄。

LabelU應用：

• 用于自動駕駛的圖像數據標注，從而訓練車輛識別模型。

• 對音頻數據進行時間戳標注，提高語音識別或語音轉文字的準確性。

• 在醫療影像中，對CT掃描圖像進行標注，進行輔助疾病診斷。

LabelU作為一個綜合數據標注平臺，專為處理多模態數據而設計。它提供了一系列先進的注釋工具和高效的工作流程，使用戶可以更輕松地處理涉及圖像、視頻和音頻的注釋任務。 LabelU專為滿足復雜數據分析和模型訓練的需求而量身定制。

LabelU官網入口網址

https://github.com/opendatalab/labelU

OpenI小編發現LabelU網站非常受用戶歡迎，請訪問LabelU網址入口試用。