Label Studio
Label Studio 是一個靈活的開源數據標記工具，用於標註包括文本、圖像、音頻、視頻和時間序列在內的多種數據類型，以準備用於機器學習和 AI 模型的訓練數據。
https://labelstud.io/?utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年01月16日
Label Studio 每月流量趨勢
Label Studio 在十二月份達到了 168,605 次訪問量，增長率達 35.3%。其 友善的使用者介面 和 多類型標註功能 可能促成了這個增長，因為這些特性使該工具在各種 AI 專案中都能方便使用且靈活多變。2024 年 永續和互動式標籤設計趨勢的重要性 日益提升，這可能也吸引了更多使用者使用該平台。
什麼是 Label Studio
Label Studio 是由 HumanSignal 開發的開源數據標記平台。它提供了一個高度可配置的界面，用於標註多種數據類型，如文本、圖像、音頻、視頻和時間序列。Label Studio 允許用戶創建自定義標記項目，從各種來源導入數據，與團隊成員協作，並以與流行機器學習框架兼容的格式導出標記數據。其目標是簡化為 AI 和機器學習模型準備高質量訓練數據集的過程。
Label Studio 的主要功能
Label Studio 是一個靈活的開源數據標註平台，用於標註包括圖像、音頻、文本、時間序列和視頻在內的多種數據類型。它提供可定制的標註界面、機器學習輔助標註、雲存儲集成，並支持多個項目和用戶。該平台使數據科學家和機器學習團隊能夠高效地準備訓練數據、微調模型和驗證AI輸出。
多類型數據標註: 支持圖像、音頻、文本、時間序列、視頻和多領域數據類型的標註，具有可定制的界面。
機器學習輔助標註: 與機器學習模型集成，提供預測並協助標註過程，節省時間並提高效率。
雲存儲集成: 直接連接到S3和GCP等雲對象存儲服務，允許用戶標註存儲在雲中的數據。
可定制的標註界面: 提供可配置的布局和模板，可以使用類似XML的標籤適應特定的數據集和工作流程。
API 和 SDK 集成: 提供Webhooks、Python SDK和API，以便與現有的ML/AI管道和工作流程無縫集成。
Label Studio 的使用案例
計算機視覺: 在自動駕駛或醫學影像等領域中，為分類、物體檢測和語義分割任務標註圖像。
自然語言處理: 為情感分析、命名實體識別和問答等任務標註文本數據，應用於聊天機器人或內容審核。
語音識別: 為語音轉文本、說話人日誌和情感識別等應用標註音頻數據，適用於呼叫中心或語音助手。
LLM 和 RAG 評估: 使用人工評估模板評估和微調大型語言模型和檢索增強生成系統。
物聯網和傳感器數據分析: 為機器人、傳感器和物聯網設備的時間序列數據標註，用於工業或智慧城市應用中的活動識別和異常檢測。
優點
高度靈活和可定制，適用於各種數據類型和標註任務
開源，擁有龐大的社區和企業支持選項
與現有的ML工作流程和雲基礎設施集成良好
缺點
可能需要技術專業知識來設置和定制複雜的用例
處理非常大的數據集時性能可能會受到影響
如何使用 Label Studio
安裝 Label Studio: 使用 pip、brew、git clone 或 Docker 安裝 Label Studio。例如，使用 pip：'pip install -U label-studio'
啟動 Label Studio: 運行 'label-studio' 命令以啟動 Label Studio。默認情況下，它將在 http://localhost:8080 上可訪問
創建帳戶: 首次訪問 Label Studio 時，使用電子郵件地址和密碼註冊
創建項目: 點擊 '創建' 以創建新的標記項目。為其命名並提供可選描述
導入數據: 點擊 '數據導入' 並上傳您要標記的數據文件
設置標記界面: 點擊 '標記設置'，選擇模板或自定義標記界面以滿足您的特定使用案例
開始標記: 點擊 '標記所有任務' 開始標記您導入的數據
導出標記數據: 完成標記後，導出標註數據或標註以用於您的機器學習模型
Label Studio 常見問題
Label Studio 是一個開源的數據標註平台，允許用戶標註包括圖像、音頻、文本、時間序列和視頻等多種類型的數據，用於機器學習和數據科學項目。它提供了一個靈活且可配置的界面進行數據標註任務。
Label Studio 網站分析
Label Studio 流量和排名
168.6K
每月訪問量
#275028
全球排名
#1324
類別排名
流量趨勢：May 2024-Dec 2024
Label Studio 用戶洞察
00:01:58
平均訪問時長
2.2
每次訪問的頁面數
45.29%
用戶跳出率
Label Studio 的主要地區
CN: 15.18%
US: 14.85%
KR: 6.27%
IN: 5.83%
CA: 3.98%
Others: 53.88%
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