在人工智能和机器学习领域，高质量的数据标注是模型训练的关键。正是基于这一需求，我们为您推荐LabelU，一个强大且易用的多模态数据标注工具，涵盖图像、视频、音频等多种类型的数据。LabelU不仅提供了丰富、灵活的标注功能，还支持多种格式的数据导出，可本地部署及二次开发“魔改”，让您的AI项目如虎添翼。
书生·浦语在处理大量的训练语料数据的过程中也用到了 LabelU。
书生·浦语开源项目链接：
https://github.com/InternLM/InternLM
LabelU提供了多种标注功能，可广泛适用于文生视频、文生图片、文生音频、目标检测、分类、分割、关键点、折线、OCR等算法场景。具体有哪些呢：
● 基于图像，提供多功能图像处理工具，涵盖2D框、语义分割、多段线、关键点等多种标注工具，协助你轻松完成图像的标识、注释和分析。● 基于视频，具备强大视频处理能力，可实现视频分割、视频分类、视频时间戳等功能，为模型训练提供高质量标注数据。● 基于音频，提供高效精准的音频分析工具，能够进行音频分割、音频分类、音频时间戳等，更好地注释复杂的声音信息。
（视频片段分割标注示意）
与常见的标注工具不同，LabelU提供了非常灵活、丰富和可自定义组合的标签工具，就像是一套为AI研究员量身打造的“积木”，每一位用户都能根据任务需求、标注习惯，定制自己独一无二的高效标注方案。
这些工具不仅包括多边形、矩形、立体框、线条、关键点等基本标注形状，还包括时间戳和片段分割等适用于音视频的标注工具；同时有文本、分类选项等多种打标形式可以选择。用户自由搭配好后，即可通过简单的拖放、快捷键等组合操作，快速完成从简单到复杂的各种标注项目，极大地提高标注效率和质量。
用大模型自动打标签已经成了热门方式。但自动打的标签，有时候还是存在错误，这就需要进行手动修正。LabelU提供了一个实用的解决方案，它让这个过程变得超级简单：你只需要把大模型预标注的JSONL文件，导入到LabelU里，就可以开始人工精修了。
这样一来，自动打标和人工修正的结合变得更加流畅，有效提高标注工作的质量和效率，帮你轻松应对各种数据标注任务。
标注完成后，LabelU提供标注结果一键导出功能，支持多种数据标注标准格式输出，包括但不限于JSON、COCO、MASK等格式（后续还将会支持VOC、TFRecord，以及MOT-CSV等格式），完美适配不同工具、算法、模型训练框架需求。
LabelU以其优秀的功能吸引了广泛关注，然而，对初次尝试这款工具的用户而言，面对丰富的标注工具可能会感到困惑，不知道如何进行组合搭配。别担心，快速上手其实很简单——理解LabelU的标注工具分类是关键。在LabelU中，根据与数据交互的方式，标注工具划分为两大类：“全局”和“标记”：
●“全局”标注工具：用于对标注对象进行宏观概述，不与细节交互，比如给出“天气状况”、“整体场景”等总体类别的标签。●“标记”标注工具：用于进行精细化交互，对标注对象的特定部分或细节进行标示，根据不同的数据类型采取特定的操作，例如对视频或音频使用时间戳划分片段，或对图片进行打点、划线、框选、绘制多边形等。选择好工具类别后，您会发现，不论是哪一种标注工具或交互方式，标签的打入都可以归结为“选项”或“文本描述”两种形式：
●选项（包括单选和多选）：通常在“分类”属性中设置，您需要提前定义选项内容，在标注时通过下拉选择来勾选。●文本描述：在“文本”属性中设置，标注时无需预设内容，根据需要进行填写。掌握了这两个维度，您就可以自如地混合和匹配不同的标注工具，为整体场景或具体细节打上文本或选项标签。此外，LabelU还提供了其它更丰富的标注属性配置，包括标签颜色、中英文标签ID、工具参数设置（如标点工具的点数范围、多边形的线型及闭合点数等）、适用于各种交互形式的通用标签，以及画布外的标注等， 简单易懂的，这里就不再赘述。
简而言之，LabelU为您提供了一个灵活且高效的数据标注平台，只需按照上述指南操作，即可轻松掌握并应用，快来试试吧。
粤ICP备14082021号
免费POC，
零成本试错
