Label Studio 數(shù)據(jù)標注工具詳解 原創(chuàng)
Label Studio 是一個開源的數(shù)據(jù)標注工具，由 Human Signal（原 Heartex）推出，主要用于機器學習和數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域，幫助用戶對各種類型的數(shù)據(jù)進行標注和注釋，以生成高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。它支持文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型的標注，適用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等多種應(yīng)用場景。Label Studio 的特點在于其靈活性、易用性和強大的功能特性，使其成為研究人員和開發(fā)者的首選工具。
一、功能特性
Label Studio 的主要功能包括：
多類型數(shù)據(jù)支持：支持文本、圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型的標注，滿足不同AI模型的訓練需求。
自定義標注界面：用戶可以根據(jù)項目需求自定義標注界面和標注任務(wù)，調(diào)整標注工具的外觀和功能，提高工作效率。
交互式標注體驗：提供交互式的標注體驗，用戶可以在瀏覽器中方便地進行標注工作，并實時查看標注效果。
集成與擴展性：可以與其他工具和平臺集成，如機器學習框架、數(shù)據(jù)庫、云存儲等，同時支持插件和腳本擴展功能，以滿足更復(fù)雜的標注需求。
開源與可擴展：Label Studio 是開源的，意味著用戶可以自由地修改和擴展其功能，社區(qū)也提供了豐富的插件和模板，幫助用戶快速開始標注工作。
易于使用：界面直觀易用，即使是沒有編程背景的用戶也能快速上手進行標注工作。
二、Label Studio提供的數(shù)據(jù)標注模板
Label Studio提供了多種模板以輔助數(shù)據(jù)標注，同時也允許您通過專門設(shè)計的配置語言創(chuàng)建自定義模板。
常見的標注模板和應(yīng)用場景涵蓋如下圖：
三、使用Label Studio設(shè)置機器學習模型
通過Label Studio的機器學習SDK連接您的首選機器學習模型，遵循以下步驟：
- 啟動自己的機器學習后端服務(wù)器。
- 在項目設(shè)置的模型頁面連接Label Studio至該服務(wù)器。
這使您能夠?qū)崿F(xiàn)：
預(yù)標注數(shù)據(jù)，基于模型預(yù)測。
在線學習，新注釋生成時即時重訓練模型。
主動學習，僅對數(shù)據(jù)中最復(fù)雜的示例進行標注。
四、將Label Studio與現(xiàn)有工具集成
您可以獨立使用Label Studio作為機器學習工作流程的一部分，或?qū)⑶岸嘶蚝蠖思傻浆F(xiàn)有工具中。
五、管理界面
六、安裝使用Label Studio
Docker本地安裝
在Docker容器中運行Label Studio，并在http://localhost:8080訪問。
docker pull heartexlabs/label-studio:latest
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest生成的所有資產(chǎn)，包括SQLite3數(shù)據(jù)庫存儲label_studio.sqlite3和上傳文件，都位于./mydata目錄下。
使用pip本地安裝
# 需要Python >=3.8
pip install label-studio
# 在http://localhost:8080啟動服務(wù)器
label-studio使用Anaconda本地安裝
conda create --name label-studio
conda activate label-studio
conda install psycopg2
pip install label-studio本地開發(fā)安裝
# 安裝所有依賴項
pip install poetry
poetry install
# 執(zhí)行數(shù)據(jù)庫遷移
python label_studio/manage.py migrate
python label_studio/manage.py collectstatic
# 以開發(fā)模式在http://localhost:8080啟動服務(wù)器
python label_studio/manage.py runserver總結(jié)
Label Studio 作為一個多功能、易用且開源的數(shù)據(jù)標注工具，在機器學習和數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。無論是在學術(shù)研究還是在工業(yè)應(yīng)用中，Label Studio 都能夠有效地提高數(shù)據(jù)標注的效率和質(zhì)量，為AI模型的訓練提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。
官方的文檔：???https://labelstud.io/guide/get_started.html??
倉庫地址：???https://github.com/HumanSignal/label-studio??
本文轉(zhuǎn)載自公眾號頂層架構(gòu)領(lǐng)域
原文鏈接：????https://mp.weixin.qq.com/s/pH9eEb1u2bRs6h_SWSR6cw???
