Label Studio 数据标注工具详解 原创

Label Studio 是一个开源的数据标注工具，由 Human Signal（原 Heartex）推出，主要用于机器学习和数据科学领域，帮助用户对各种类型的数据进行标注和注释，以生成高质量的训练数据。它支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的标注，适用于自然语言处理、图像识别、语音识别等多种应用场景。Label Studio 的特点在于其灵活性、易用性和强大的功能特性，使其成为研究人员和开发者的首选工具。

一、功能特性

Label Studio 的主要功能包括：

多类型数据支持：支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的标注，满足不同AI模型的训练需求。

自定义标注界面：用户可以根据项目需求自定义标注界面和标注任务，调整标注工具的外观和功能，提高工作效率。

交互式标注体验：提供交互式的标注体验，用户可以在浏览器中方便地进行标注工作，并实时查看标注效果。

集成与扩展性：可以与其他工具和平台集成，如机器学习框架、数据库、云存储等，同时支持插件和脚本扩展功能，以满足更复杂的标注需求。

开源与可扩展：Label Studio 是开源的，意味着用户可以自由地修改和扩展其功能，社区也提供了丰富的插件和模板，帮助用户快速开始标注工作。

易于使用：界面直观易用，即使是没有编程背景的用户也能快速上手进行标注工作。

二、Label Studio提供的数据标注模板

Label Studio提供了多种模板以辅助数据标注，同时也允许您通过专门设计的配置语言创建自定义模板。

常见的标注模板和应用场景涵盖如下图：

三、使用Label Studio设置机器学习模型

通过Label Studio的机器学习SDK连接您的首选机器学习模型，遵循以下步骤：

1. 启动自己的机器学习后端服务器。
2. 在项目设置的模型页面连接Label Studio至该服务器。

这使您能够实现：

预标注数据，基于模型预测。

在线学习，新注释生成时即时重训练模型。

主动学习，仅对数据中最复杂的示例进行标注。

四、将Label Studio与现有工具集成

您可以独立使用Label Studio作为机器学习工作流程的一部分，或将前端或后端集成到现有工具中。

五、管理界面

六、安装使用Label Studio

Docker本地安装

在Docker容器中运行Label Studio，并在http://localhost:8080访问。

docker pull heartexlabs/label-studio:latest
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest

生成的所有资产，包括SQLite3数据库存储label_studio.sqlite3和上传文件，都位于./mydata目录下。

使用pip本地安装

# 需要Python >=3.8
pip install label-studio
# 在http://localhost:8080启动服务器
label-studio

使用Anaconda本地安装

conda create --name label-studio
conda activate label-studio
conda install psycopg2
pip install label-studio

本地开发安装

# 安装所有依赖项
pip install poetry
poetry install
# 执行数据库迁移
python label_studio/manage.py migrate
python label_studio/manage.py collectstatic
# 以开发模式在http://localhost:8080启动服务器
python label_studio/manage.py runserver

总结

Label Studio 作为一个多功能、易用且开源的数据标注工具，在机器学习和数据科学领域具有广泛的应用前景。无论是在学术研究还是在工业应用中，Label Studio 都能够有效地提高数据标注的效率和质量，为AI模型的训练提供坚实的数据支撑。

官方的文档：​​​https://labelstud.io/guide/get_started.html​​

仓库地址：​​​https://github.com/HumanSignal/label-studio​​

本文转载自公众号顶层架构领域

原文链接：​​​​https://mp.weixin.qq.com/s/pH9eEb1u2bRs6h_SWSR6cw​​​