Label Studio

特点

• 支持多种数据类型的标注：文本、图像、音频、视频和时间序列
• 利用模型集成的 ML 辅助标注技术对数据进行预标注
• 针对不同注释任务和工作流程的可定制模板
• 网络钩子、应用程序接口和 Python SDK，可无缝集成到机器学习管道中
• 企业版的团队管理功能，包括用户角色和协作工具

使用案例

• 为物体检测和图像分类等计算机视觉任务提供标签数据
• 为语音识别或情感检测的音频文件添加注释
• 为命名实体识别或情感分析等任务处理文本数据
• 处理来自传感器或物联网设备的时间序列数据以进行事件检测
• 利用对话和文本标记为聊天机器人培训建立数据集

摘要

Label Studio 为数据标注提供了强大的多功能解决方案，使管理不同格式的大型数据集变得更加容易。它的开源特性和灵活的集成选项使其成为机器学习项目团队的重要工具，并具有增强协作和自动化的附加企业功能。