由于其支持多种数据类型和标注任务,Label-Studio可以应用于多种场景,满足不同的项目需求。 4. 活跃的开源社区: Label-Studio拥有活跃的开源社区,提供了丰富的插件和集成选项,用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。 综上所述,Label-Studio作为一款高效灵活的数据标注工具,在机器学习和数据科学领域具有广泛的应用前景。...
本文将介绍结合 Label-Studio 和 SAM (Segment Anything) 半自动化标注方案,Point2Lablel:用户只需要在物体的区域内点一个点就能得到物体的掩码和边界框标注,Bbox2Label:用户只需要标注物体的边界框就能生成物体的掩码,社区的用户可以借鉴此方法,提高数据标...
官方Label Studio docker 镜像在这里,可以通过docker pull. 在 Docker 容器中运行 Label Studio 并通过 访问它http://localhost:8080。 docker pull heartexlabs/label-studio:latest docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest ...
这种灵活性使得Label Studio能够适应各种不同的数据标注场景。 多数据类型支持 Label Studio支持广泛的数据类型,包括但不限于图像、音频、文本、HTML、时间序列和视频。这种广泛的支持使得Label Studio能够满足不同领域的数据标注需求,无论是视觉识别、语音处理还是自然语言处理,用户都可以找到合适的工具来处理他们的数据。
安装 以下标注示例用到的环境配置: Python 3.8+label-studio== 1.7.1 在终端(terminal)使用pip安装label-studio: pip installlabel-studio...pythonlabel_studio.py \ --label_studio_file ./data/label_studio.json \ --save_dir .../data/label.txt 2.7 更多配置label_studio_file: 从labelstudio导出的数...
做图文音项目过程中,我们通常会需要进行数据标注。label studio是一个比较好上手的标注平台,可以直接搜索label studio使用,也可以在cube studio中使用,在cube studio中不仅可以直接使用原生的label studio,还打通了模型训练和数据存储,可以直接使用我们自己训练好的AI模型,对我们的图文音数据来进行自动化标注。
Label-Studio导出数据后可通过label_studio.py脚本轻松将数据转换为输入模型时需要的形式,实现无缝衔接。 items["text"] = line["data"]["text"] 文档抽取任务Label Studio使用指南 目录 1. 安装 2. 文档抽取任务标注 2.1 项目创建 2.2 数据上传 2.3 标签构建 ...
在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 2. 文档抽取任务标注 2.1 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。 填写项目名称、描述命名实体识别、关系抽取、事件抽取、实体/评价维度分类任务选择...
在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 打开后注册账号 这里我随便填的符合格式就行 2. label-studio 项目创建 创建项目之前,需要先确定标注的任务类型以及需要标注哪些内容,然后点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述。
导出数据这块是 Label Studio 的一个缺点,官方目前支持的是 JSON、CSV、TSV、CoNLL 2003、COCO 和 Pascal VOCXML,其中 CoNLL 2003 是 ner 数据格式的一种,但是经过我测试导出这种格式并不成功,导出的文件是空的。 但是我们可以先导出为 JSON 文件,然后编写一个脚本转换成我们需要的格式,例如 BIEOS。