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LabelU：一款高效灵活的多模态数据标注工具

在人工智能和机器学习领域，数据标注是模型训练的关键环节。为了满足这一需求，OpenMMLab团队推出了LabelU，这是一款功能强大且易于使用的多模态数据标注工具，支持图像、视频、音频等多种数据类型的标注。

LabelU的核心优势体现在以下几个方面：

多模态数据标注，覆盖80+主流算法场景

LabelU提供了丰富的标注功能，可满足文生图片、文生视频、文生音频、目标检测、分类、分割、关键点、折线、OCR等多种算法需求。具体功能包括：

• 图像标注：支持2D框、语义分割、多段线、关键点等工具，助力图像标识、注释和分析。
• 视频标注：实现视频分割、分类、时间戳等功能，提供高质量的标注数据。
• 音频标注：提供音频分割、分类、时间戳等工具，精准分析复杂声音信息。

灵活多元的标注工具，自定义配置

与传统标注工具不同，LabelU为用户提供了高度可定制的标注工具集，类似于为AI研究员量身打造的“积木”。用户可以根据任务需求和标注习惯，自由搭配各种标注工具，实现从简单到复杂的标注任务。

这些工具包括多边形、矩形、立体框、线条、关键点等基础形状，结合时间戳和片段分割等音视频标注工具，同时支持文本、分类选项等多种打标形式。用户可以灵活组合这些工具，通过拖放和快捷键等方式，快速完成标注任务，大幅提升效率和质量。

一键载入预标注，人工精修

在大模型自动打标签的基础上，LabelU提供了一个实用的解决方案：支持将大模型生成的JSONL文件导入工具，进行人工精修。这种结合方式不仅提升了标注质量，还大大提高了工作效率。

支持多格式导出

标注完成后，LabelU提供多种数据标注标准格式的导出功能，包括JSON、COCO、MASK等格式（后续将支持VOC、TFRecord、MOT-CSV等格式），完美适配不同工具和框架需求。

使用指南：快速上手 LabelU

LabelU虽然功能丰富，但初次使用时可能会让用户感到困惑。因此，我们为您提供了一份快速上手指南：

标注工具分类

在LabelU中，标注工具主要分为“全局”和“标记”两类：

• 全局标注工具：用于对标注对象进行宏观概述，例如给出“天气状况”、“整体场景”等总体类别的标签。
• 标记标注工具：用于精细化交互，对标注对象的特定部分或细节进行标示。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、绘制多边形等操作。

标签打入方式

选择好工具类别后，标签打入主要归结为“选项”或“文本描述”两种形式：

• 选项：通常在“分类”属性中设置，用户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，用户根据需要进行填写。

通过理解这些维度，用户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。

其他标注属性配置

LabelU还提供了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。这些配置简单易懂，这里不再赘述。

如何部署与使用

LabelU提供了安装包，可本地部署使用，数据无需上传，保证数据安全和隐私。尤其适用于数据分布在多处或独立标注的场景。

同时，LabelU代码完全开放，开发者可以基于业务需求进行二次开发和集成，“魔改”更多玩法。LabelU的开发文档和在线体验链接如下：

• 开源代码：https://github.com/opendatalab/labelU/blob/main
• 在线体验：https://opendatalab.github.io/labelU-Kit/#/image
• 在线使用：https://labelu.shlab.tech/tasks

请注意，LabelU在线版每日凌晨数据将自动清空，建议本地部署以确保数据完整性。

结语

LabelU为您提供了一个灵活且高效的数据标注平台。通过理解工具分类和标签打入方式，您可以轻松掌握并应用LabelU，助力AI项目的高效开发。快来试试吧！

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