Label Studio是一款开源的数据标注工具,广泛应用于自然语言处理领域的数据预处理工作中。通过Label Studio,用户可以对文本数据进行标注,以便训练机器学习模型。本文将向您介绍如何使用Label Studio进行数据标注。一、安装Label Studio首先,您需要安装Label Studio。在终端中输入以下命令即可完成安装:pip install label-studio安...
pip install label-studio label-studio start 安装完成后,LabelStudio将自动启动,并在命令行中显示访问地址(通常为http://localhost:8080)。在浏览器中打开该地址,注册并登录账户后,即可开始使用。 二、项目创建 登录LabelStudio后,点击“Create Project”按钮创建新的标注项目。在创建过程中,需要填写项目名称、描述等...
在终端(terminal)使用pip安装label-studio: pip install label-studio==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplelabel 1. 安装完成后,运行以下命令行: label-studio start 1. 如报:sqlite3.OperationalError: no such function: JSON_VALID => 在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密...
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。 1. 进入标注平台 体验环境可以直接使用,也可以根据https://...
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。
Github地址:https://github.com/HumanSignal/label-studio 以下是Label Studio的一些运行效果: Label Studio安装 以下为几种常用的安装方式: 使用Docker 在本地安装 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。
Label Studio是一款优秀的标注软件,覆盖图像分类、目标检测、分割等领域数据集标注的功能。 本文将使用喵喵数据集的图片,进行半自动化标注。 环境配置 首先需要创建一个虚拟环境,然后安装 PyTorch 和 SAM。创建虚拟环境: conda create -n rtmdet-sam python...
Step2:部署标注工具 Step3:开始标注 (1)创建Project--发票任务 (2)选择标注模板--OBDD (3)添加标注的标签-实体和关系描述 (4)开始标注 label-studio标注方法: (4)导出标注 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。
Label Studio与机器学习模型的集成功能,使用户能够在标注过程中利用模型的预测结果。这不仅可以作为预标注工具,提高标注效率,还可以通过可视化比较不同模型的预测,帮助用户选择最佳的模型。此外,这种集成还支持在线学习和主动学习,允许模型在标注过程中不断学习和优化。