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。
1、官网地址,labelstud.io。如图 2、开源地址,https://github.com/HumanSignal/label-studio
官网以及安装地址 1、浏览器输入 labelstud.io 2、开源地址:https://github.com/HumanSignal/label-studio
这里主要介绍一下Label Studio的安装、启动以及利用其进行人头标注。 Label Studio官网:Open Source Data Labeling | Label StudioA flexible data labeling tool for all data types. Prepare training data for computer vision, natural language processing, speech, voice, and video models. https://labelstud.io...
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。
通过http://localhost:8080打开 Label Studio UI 使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册 单击Create创建项目并开始标记数据 为项目命名,可输入项目描述并选择颜色 单击Data Import并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据,可暂时跳过此步骤 ...
你可以进入官网阅览更多:https://labelstud.io 使用docker本地安装 docker pull heartexlabs/label-studio:latest docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest 多用户标注 Label Studio的多用户标注功能允许团队协作,每个用户注册和登录后,他们的标注工作都...
Label Studio是一个开源的可视化数据标注工具,可以音频、视频、图片、文本等进行标注,工具页面简洁易用。 02 Label Studio安装 官方提供多种安装方式,如docker、pip、anaconda等,这里我建议采用docker方式,非常方便,执行如下脚本即可: docker pull heartexlabs/label-studio:latestdocker run -it -p8080:8080-v $(pwd...
你可以进入官网阅览更多:https://labelstud.io 使用docker本地安装 docker pull heartexlabs/label-studio:latest docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest 多用户标注 Label Studio的多用户标注功能允许团队协作,每个用户注册和登录后,他们的标注工作都...
label-studio start 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. 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。