好用免费！Label studio 助你构建大模型训练数据集一臂之力

在人工智能领域，数据标注是让机器理解人类世界的关键，它将语音、图片等未经处理的数据加工成机器可识别信息，是多数人工智能算法有效运行的重要环节。

当前主流的有监督深度学习方式高度依赖标注数据，原始的非结构化数据需标注成结构化数据才能被算法模型训练使用。

数据标注类型多样，常见的有以下几种：

（常见数据标注类型）

在数据标注之前需要找到一款好用的工具，今天带你了解数据标注神器——label studio，不仅功能丰富，关键还免费。

label studio 能做什么

Label Studio 是一款由 Human Signal（原 Heartex）推出的开源数据标注工具，在机器学习和数据科学领域应用广泛，可用于构建高质量训练数据，供 AI 模型训练。其具备的特点有：

（Label Studio功能特性）

是不是感觉不错？接下来看看怎么使用。

如何使用Label Studio

Label Studio 首先需要安装，安装方式如下：

| 安装与启动

Label Studio 提供多种安装方式，可根据实际需求选择。如果选择本地安装方法很简单，只需两行终端命令即可：

pip install label-studio # 使用pip安装label-studio start # 启动服务，访问 http://localhost:8080

接下来以图像标注的场景为例，介绍Label Studio的使用方法。

| 以图像标注为例的使用流程

（图像标注使用流程示意图）

创建新项目：首次登录 Label Studio 后，可在界面中看到 “Create Project” 按钮，点击按钮，在弹出的窗口中，输入项目名称，如 “图像标注示例”，还可添加项目描述，方便后续了解项目内容和目的。

（Label Studio登录）

（创建标注项目入口）

导入数据：点击界面上方的 “Data Import”按钮， 进入数据导入界面。

可支持从本地文件上传图片，点击 “Upload Files”，选中需要标注的图片文件。也支持从 URL、云存储等方式导入数据。

（导入标注数据）

设置标注模板：点击 “Labeling Setup” 设置标注模板。Label Studio 提供多种预置模板，由于这个例子是图像标注，所以在计算机视觉中寻找模板。如目标检测可选择 “Object Detection with Bounding Boxes” 模板，语义分割选择 “Semantic Segmentation” 模板。

（设置标注模板）

若预置模板不符合需求，还可通过 “Code” 方式自定义模板（Custom template）。比如对于简单的图像分类标注，可编写如下自定义模板参考示例：

<Image name="image" value="$image"/><Choices name="class" toName="image">   <Choice value="猫"/>   <Choice value="狗"/>   <Choice value="其他"/></Choices>

上述代码示例中，<Image>标签用于显示图片，name为变量名，value="$image"绑定数据字段；<Choices>标签定义分类选项，toName = "image"关联到图片区域。

模板设置好以后，点击界面上方的“Save”按钮。

进行数据标注：上述设置完成，点击 “Label All Tasks” 开始标注。标注界面左侧显示待标注图像，右侧显示标注工具和已标注信息，中间是标注工作区域。

以目标检测标注为例，点击标注工具栏的矩形框工具，在图像中框选目标物体，然后选择对应的类别标签。

（目标检测标注示例）

导出标注结果：全部标注完成后，点击右上角的 “Export” 导出标注数据。Label Studio 支持多种导出格式，如 JSON、CSV、COCO 等。

若后续用于深度学习模型训练，选择 COCO 格式，其包含边界框和类别信息，方便模型读取和使用。

（导出标注数据）

以上通过一个场景介绍了数据标注神器 label studio的使用方法，如果对该工具感兴趣，了解更多丰富的用法请见：

文档：https://labelstud.io/guide/

官网：https://labelstud.io/

以上就是全文内容

小伙伴有什么想说的，欢迎评论区见

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