Label Studio 是一款强大的开源数据标注工具，支持文本、图像、音频、视频、时间序列等多种格式的标注。它非常适合用来为机器学习模型准备高质量的训练数据，尤其是 NLP、计算机视觉和语音任务等领域。
Label Studio 的主要功能：
-
多格式支持：
- 文本分类、命名实体识别 (NER)
- 图像分类、检测、分割
- 音频事件检测、音频转录
- 视频对象跟踪与标注
-
可视化标注界面：
- 提供用户友好的拖拽式标注工具，降低了数据标注的难度。
-
灵活的数据导入和导出：
- 支持从本地、数据库、云存储等多种来源导入数据。
- 标注结果可以导出为 JSON、CSV、COCO 等常见格式。
-
插件化和自定义：
- 支持插件开发、Python 脚本扩展，可根据需求自定义标注界面和格式。
-
团队协作：
- 可以为不同用户分配任务，协作进行大规模标注任务。
安装方法：
pip install label-studio
或者使用 Docker 运行：
docker pull heartexlabs/label-studio:latest
docker run -it --rm -p 8080:8080 heartexlabs/label-studio:latest
使用方法：
-
启动服务：
label-studio访问
http://localhost:8080进入界面。 -
创建新项目：
- 打开浏览器后，可以创建一个标注项目，选择数据格式和标注类型。
-
上传数据：
- 支持手动上传文件、连接云存储服务 (AWS S3、Google Cloud 等)。
-
开始标注：
- 在标注页面中使用工具进行标注，例如框选、涂抹、输入文本等。
-
导出标注结果：
- 标注完成后，点击导出，将标注数据保存为需要的格式，用于训练模型。
示例应用场景：
- NLP 项目：情感分析、实体识别、文本分类
- 计算机视觉：图像检测、图像分割、物体跟踪
- 语音标注：语音转录、情感检测、声音事件识别
高级配置：
- 可以自定义标注配置 XML 来实现复杂标注任务。
- 支持集成 Active Learning (主动学习) 流程，实现自动模型预测与标注辅助。