LabelU：一个强大且易用的多模态数据标注工具 原创

LabelU 是一款开源的多模态数据标注工具，它支持图像、视频和音频等多种类型的数据标注，适用于机器学习和人工智能领域的数据预处理。LabelU提供了丰富的标注功能，包括但不限于图像分类、目标检测、语义分割、音频转录和视频标注等任务。它通过灵活多样的标注工具和直观的操作界面，大大提升了数据标注工作的效率和质量。同时支持本地部署所有数据本地化保证了数据安全性。

在线demo标注工具：​​https://opendatalab.github.io/labelU-Kit/​​

LabelU 在线体验：​​https://labelu.shlab.tech/​​

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

仓库地址：​​https://github.com/opendatalab/labelU​​

一、功能特点

图像标注：提供2D边界框、语义分割、多边形、关键点等多种标注方式，满足从基础对象识别到复杂场景分析的各种需求。

视频标注：通过强大的视频处理引擎实现视频分割、分类和信息提取，为视频理解模型提供高质量的训练数据。

音频标注：高效的音频分析工具能完成音频分割、分类和信息提取，使复杂的声音信息一目了然。

人工智能辅助标注：支持预标注数据的一键载入，用户可以根据实际需要对其进行细化和调整，提高标注的效率和准确性。

多格式导出：标注完成后，LabelU提供标注结果一键导出功能，支持多种数据标注标准格式输出，包括但不限于JSON、COCO、MASK等格式，方便后续的模型训练和数据分析。

二、应用场景

LabelU适用于多种场景，包括但不限于：

图像：图像分类、文本描述、目标定位、复杂形状标注等。

视频：视频分类、语音转文本、视频片段分割等。

音频：音频分类、语音识别、声音事件定位等。

三、使用指南

官方文档：​​https://opendatalab.github.io/labelU/#/guide/introduction​​

包含了以下详细的操作步骤，想详细了解请点击上面地址进入官网。

1、访问LabelU官网或GitHub仓库，了解更多关于LabelU的信息和使用方法。

注册和登录

2、根据需求创建新的标注任务，并进行基础配置，如选择标注类型和数据导入。

创建新的标注任务

进行基础配置

选择标注类型和数据导入

3、设置标注配置，包括标签、属性等。

标注配置

4、开始任务，进行数据标注。

数据标注

5、标注完成后，导出结果，用于模型训练和数据分析。

导出结果

四、本地安装使用

1、安装 Miniconda，选择对应的操作系统类型并下载安装。

注：如果你的系统是 MacOS intel 芯片，请安装intel x86_64版本的Miniconda。

2、安装完毕后，在终端运行以下命令（过程中的提示选择默认 y 即可）：

conda create -n labelu pythnotallow=3.7

注：Windows 平台可在 Anaconda Prompt 程序中运行以上命令。

3、激活环境：

conda activate labelu

4、安装 LabelU：

pip install labelu

安装测试版本：pip install --extra-index-url

https://test.pypi.org/simple/ labelu==<测试版本号>

5、运行 LabelU：

labelu

6、打开浏览器，访问 http://localhost:8000/ 即可使用 LabelU。

总结：

LabelU作为一个功能强大且易用的数据标注工具，能够满足不同场景下的数据标注需求，是AI研究和工业应用中不可或缺的一个环节。它的开源特性也意味着用户可以根据自身需求进行个性化定制和扩展，进一步提升数据标注的效率和质量。

本文转载自公众号顶层架构领域

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/pJGs15zC7kx3yP58ELrAOA​​