AI之Data之Label Tool：Label Studio(多类型数据标注工具)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
AI之Data之Label Tool：Label Studio(多类型数据标注工具)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
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第三步，启动后，在浏览器中访问 http://localhost:8080。
Label Studio的简介
Label Studio 是一个开源的多类型数据标注和注释工具，具有标准化的输出格式。它允许你使用简单直观的界面来标注音频、文本、图像、视频和时间序列等多种类型的数据，并导出到各种模型格式。Label Studio 可用于准备原始数据或改进现有训练数据，从而获得更准确的机器学习模型。
Label Studio 提供了多种灵活的安装和部署方式，以及丰富的功能来支持各种数据类型的标注。 其易用性和可扩展性使其成为一个强大的数据标注工具。 用户需要根据自身需求选择合适的安装方式并进行配置。
官网地址：Open Source Data Labeling | Label Studio
1、特点
>> 多用户标注：支持多用户同时进行标注，标注结果与用户账号绑定。
>> 多个项目：可在单个实例中处理多个数据集和项目。
>> 简化的设计：界面简洁易用，便于用户专注于标注任务。
>> 可配置的标签格式：允许用户自定义可视化界面以满足特定标注需求。
>> 支持多种数据类型：包括图像、音频、文本、HTML、时间序列和视频。
>> 多种导入方式：支持从文件或云存储（如 Amazon AWS S3、Google Cloud Storage）以及 JSON、CSV、TSV、RAR 和 ZIP 档案导入数据。
>> 与机器学习模型集成：可连接机器学习模型，进行预标注、在线学习和主动学习。
>> 可嵌入数据管道：REST API 方便集成到现有数据管道中。
>> 内置模板：提供多种数据标注模板，也支持自定义模板。
Label Studio的安装和使用方法：
1、Label Studio 提供多种安装方式
T1、使用Docker安装
拉取镜像：docker pull heartexlabs/label-studio：latest
运行容器：docker run -it -p 8080：8080 -v $(pwd)/mydata：/label-studio/data heartexlabs/label-studio：latest (将数据存储在 ./mydata 目录)
访问：http：//localhost：8080
覆盖默认Docker安装：可以使用附加参数覆盖默认启动命令，例如：docker run -it -p 8080：8080 -v $(pwd)/mydata：/label-studio/data heartexlabs/label-studio：latest label-studio --log-level DEBUG
构建本地镜像：docker build -t heartexlabs/label-studio：latest .
使用Docker Compose运行 (Label Studio + Nginx + PostgreSQL)：docker-compose up
使用Docker Compose + MinIO运行 (本地S3存储)：docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.minio.yml up -d (需要在hosts文件中添加条目)
T2、使用pip安装：(Python >=3.8)
pip install label-studio
启动服务器：
label-studio (访问 http：//localhost：8080)T3、使用poetry安装：
安装poetry：pip install poetry
创建项目：poetry new my-label-studio
添加依赖：cd my-label-studio && poetry add label-studio
激活环境：poetry shell
启动服务器：label-studio (访问 http：//localhost：8080)
T4、使用Anaconda安装：
创建环境：conda create --name label-studio
激活环境：conda activate label-studio
安装依赖：conda install psycopg2 && pip install label-studio
T5、本地开发环境安装
安装依赖：pip install poetry && poetry install
数据库迁移：python label_studio/manage.py migrate && python label_studio/manage.py collectstatic
启动开发服务器：python label_studio/manage.py runserver (访问 http：//localhost：8080)
T6、云端部署
支持一键部署到Heroku, Microsoft Azure, 或 Google Cloud Platform。
2、使用方法
第一步，安装Label Studio
在命令行中运行以下命令进行安装：
pip install label-studio第二步，启动Label Studio
在命令行中运行以下命令启动服务：
label-studio start第三步，启动后，在浏览器中访问 http://localhost:8080
第四步，注册账号
使用您创建的电子邮件地址和密码进行注册。
第五步，创建项目
点击“Create”按钮创建一个新项目，开始标注数据。
为项目命名，并可选地输入描述和选择颜色。
第六步，导入数据
点击“Data Import”，上传您想要使用的数据文件。如果您的数据位于本地目录、云存储桶或数据库，可以暂时跳过这一步。
第七步，设置标注
点击“Labeling Setup”，选择一个模板并根据您的使用场景自定义标签名称。
第八步，保存项目
点击“Save”保存您的项目。
第九步，开始标注和注释数据
现在您已经准备好开始标注和注释您的数据了！
Label Studio的案例应用
用户可以根据自己的数据和标注需求，在Label Studio 的界面上进行配置和操作。
持续更新中……
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/144124090
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