LabelU – 開源的多模態數據標註工具

LabelU 是一款開源的多模態數據標註工具，支持圖像、視頻和音頻的標註，具備拉框、多邊形、標點、標線、分類、描述等圖像標註能力，能滿足目標檢測、圖像分類、實例分割等計算機視覺任務場景的需求。LabelU 通過工具的自由組合，可以自定義標註任務，支持COCO、MASK格式數據導出，數據標註工作便捷又高效。LabelU 還支持人工智能輔助標註，支持一鍵載入預標註數據，根據需要進行細化和調整，提高標註的效率和準確性。

LabelU的主要功能

• 多功能圖像標註工具：提供2D邊界框、語義分割、多段線、關鍵點等多種標註方式，滿足目標檢測、場景分析、圖像識別、機器翻譯等需求。
• 強大的視頻標註能力：支持視頻分割、視頻分類和視頻信息提取等功能，適用於視頻檢索、視頻摘要、行爲識別等任務，幫助用戶處理長時段視頻並提取關鍵信息。
• 高效的音頻標註工具：具備音頻分割、音頻分類和音頻信息提取的能力，將複雜的聲音信息可視化，簡化音頻數據處理流程。
• 人工智能輔助標註：支持預標註數據的一鍵載入，用戶可以根據需要進行細化和調整，提高標註效率和準確性。

如何使用LabelU

• 安裝與部署：可在線體驗，也可從GitHub倉庫下載源碼，根據提供的說明文檔進行安裝。
• 創建標註項目：安裝完成後，創建標註項目。LabelU支持創建不同類型的標註任務，包括圖像、視頻、音頻等。
• 數據導入：創建好項目後，將需要標註的數據導入LabelU。目前LabelU支持本地數據的導入。
• 任務配置：在數據導入後，進行標註配置。根據任務場景，選擇合適的標註工具和標籤，LabelU提供了豐富的標註工具，如拉框、多邊形、標點、標線、分類、描述等。
• 開始標註：配置完成後，開始進行數據標註。LabelU提供了簡潔直觀的操作界面，支持快捷鍵和可視化任務管理，以提升標註效率。
• 導出結果：標註完成後，可以將結果以JSON、COCO、MASK等格式導出，方便後續的模型訓練和數據分析。
• 本地開發（如果需要）：如果需要對LabelU進行二次開發或集成，可以按照官方文檔進行本地開發和環境配置。

LabelU的項目地址

• 產品介紹：labelU
• 項目地址：https://pypi.org/project/labelu/
• Demo體驗：https://opendatalab.github.io/labelU-Kit/#/image
• Github倉庫：https://github.com/opendatalab/labelU

LabelU的應用場景

• 數據科學家和機器學習工程師：需要對大量圖像、視頻和音頻數據進行標註，訓練和優化AI模型。LabelU提供的工具可以滿足從基礎對象識別到複雜場景分析的各種需求。
• 研究人員：在學術研究中，LabelU支持圖像分類、文本描述、目標定位等任務，幫助研究人員深入分析和研究。
• 開發者和算法工程師：需要對特定的數據集進行標註，支持自定義的機器學習項目或算法開發。
• 企業用戶：需要進行大規模數據標註的企業，LabelU提供的本地部署選項可以保證數據的安全性和隱私性，同時支持團隊協作，提高標註效率。
• 獨立開發者和小型研究團隊：LabelU的多功能性爲獨立開發者和小團隊提高標註效率。