LabelU – 开源的多模态数据标注工具

LabelU 是一款开源的多模态数据标注工具，支持图像、视频和音频的标注，具备拉框、多边形、标点、标线、分类、描述等图像标注能力，能满足目标检测、图像分类、实例分割等计算机视觉任务场景的需求。LabelU 通过工具的自由组合，可以自定义标注任务，支持COCO、MASK格式数据导出，数据标注工作便捷又高效。LabelU 还支持人工智能辅助标注，支持一键载入预标注数据，根据需要进行细化和调整，提高标注的效率和准确性。

LabelU的主要功能

• 多功能图像标注工具：提供2D边界框、语义分割、多段线、关键点等多种标注方式，满足目标检测、场景分析、图像识别、机器翻译等需求。
• 强大的视频标注能力：支持视频分割、视频分类和视频信息提取等功能，适用于视频检索、视频摘要、行为识别等任务，帮助用户处理长时段视频并提取关键信息。
• 高效的音频标注工具：具备音频分割、音频分类和音频信息提取的能力，将复杂的声音信息可视化，简化音频数据处理流程。
• 人工智能辅助标注：支持预标注数据的一键载入，用户可以根据需要进行细化和调整，提高标注效率和准确性。

如何使用LabelU

• 安装与部署：可在线体验，也可从GitHub仓库下载源码，根据提供的说明文档进行安装。
• 创建标注项目：安装完成后，创建标注项目。LabelU支持创建不同类型的标注任务，包括图像、视频、音频等。
• 数据导入：创建好项目后，将需要标注的数据导入LabelU。目前LabelU支持本地数据的导入。
• 任务配置：在数据导入后，进行标注配置。根据任务场景，选择合适的标注工具和标签，LabelU提供了丰富的标注工具，如拉框、多边形、标点、标线、分类、描述等。
• 开始标注：配置完成后，开始进行数据标注。LabelU提供了简洁直观的操作界面，支持快捷键和可视化任务管理，以提升标注效率。
• 导出结果：标注完成后，可以将结果以JSON、COCO、MASK等格式导出，方便后续的模型训练和数据分析。
• 本地开发（如果需要）：如果需要对LabelU进行二次开发或集成，可以按照官方文档进行本地开发和环境配置。

LabelU的项目地址

• 产品介绍：labelU
• 项目地址：https://pypi.org/project/labelu/
• Demo体验：https://opendatalab.github.io/labelU-Kit/#/image
• Github仓库：https://github.com/opendatalab/labelU

LabelU的应用场景

• 数据科学家和机器学习工程师：需要对大量图像、视频和音频数据进行标注，训练和优化AI模型。LabelU提供的工具可以满足从基础对象识别到复杂场景分析的各种需求。
• 研究人员：在学术研究中，LabelU支持图像分类、文本描述、目标定位等任务，帮助研究人员深入分析和研究。
• 开发者和算法工程师：需要对特定的数据集进行标注，支持自定义的机器学习项目或算法开发。
• 企业用户：需要进行大规模数据标注的企业，LabelU提供的本地部署选项可以保证数据的安全性和隐私性，同时支持团队协作，提高标注效率。
• 独立开发者和小型研究团队：LabelU的多功能性为独立开发者和小团队提高标注效率。