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

news2024/11/30 11:03:28

Label Studio的简介

1、特点

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

T2、使用pip安装：(Python >=3.8)

T3、使用poetry安装：

T4、使用Anaconda安装：

T5、本地开发环境安装

T6、云端部署

2、使用方法

第一步，安装Label Studio

第二步，启动Label Studio

第三步，启动后，在浏览器中访问 http://localhost:8080。

第四步，注册账号

第五步，创建项目

第六步，导入数据

第七步，设置标注

第八步，保存项目

第九步，开始标注和注释数据

Label Studio的案例应用

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。

GitHub地址：GitHub - HumanSignal/label-studio: Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format

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)