LabelU：开源多模态数据标注平台

产品简介

LabelU 是一款全面的数据标注平台，专为处理多模态数据而设计。它提供了一系列先进的标注工具和高效的工作流程，使用户能够轻松处理涉及图像、视频和音频的标注任务。LabelU 旨在满足复杂数据分析和模型训练的需求。

核心功能

多功能图像标注工具

LabelU 提供了一套全面的图像标注工具，包括 2D 边界框、语义分割、折线 和 关键点。这些工具可以灵活应对各种图像处理任务，如目标检测、场景分析、图像识别和机器翻译，帮助用户高效地识别、标注和分析图像。

强大的视频标注能力

在视频标注领域，LabelU 展示了令人印象深刻的处理能力，支持 视频分割、视频分类 和 视频信息提取。它非常适用于视频检索、视频摘要和动作识别等应用，使用户能够轻松处理长视频，准确提取关键信息，并支持复杂场景分析，为后续模型训练提供高质量的标注数据。

高效的音频标注工具

音频标注工具是 LabelU 的另一项关键功能。这些工具具备高效且精确的音频分析能力，支持 音频分割、音频分类 和 音频信息提取。通过可视化复杂的音频信息，LabelU 简化了音频数据处理流程，有助于开发更精确的模型。

人工智能辅助标注

LabelU 支持一键加载预标注数据，用户可以根据实际需求进行细化和调整。此功能提高了标注的效率和准确性。

AI 自动标注

LabelU 集成了 AI 模型服务，用于图像数据的自动标注。在标注页面上点击”AI Annotate”按钮，模型即可自动检测和分割对象。支持对整个任务进行批量标注，并实时跟踪进度。系统内置了三个参考模型服务器：

• Florence-2 — 轻量级，CPU 友好（约 4GB 显存）
• GroundingDINO + EfficientSAM — 高质量检测 + 分割（约 4GB 显存）
• SAM 3 — 最先进的统一模型（约 8GB 显存，需要高端 GPU）

S3 数据源导入

LabelU 支持直接从兼容 S3 的对象存储（如 AWS S3、MinIO 等）导入标注数据。用户可以在任务设置中配置数据源连接，浏览和预览文件，然后一键导入所选文件或路径下的所有文件。

特点

• 简单性：提供多种图像标注工具，通过简单的可视化配置即可完成标注。
• 灵活性：各种工具可以自由组合，满足大多数图像、视频和音频的标注需求。
• 通用性：支持导出多种数据格式，包括 JSON、COCO、MASK。

快速开始

可以通过以下方式快速体验 LabelU：

• 在线体验 LabelU 标注工具包
• 在线使用 LabelU 平台

本地部署

部署步骤如下：

1. 安装 Miniconda。
2. 运行命令创建 Python 3.11 环境：conda create -n labelu python=3.11
3. 激活环境：conda activate labelu
4. 安装 LabelU：pip install labelu
5. 如需 MySQL 支持，安装：pip install labelu[mysql]
6. 运行 LabelU：labelu
7. 访问 http://localhost:8000/ 即可开始使用。

本地开发

开发环境搭建步骤：

1. 安装 uv 包管理工具。
2. 克隆仓库并进入目录。
3. 运行 uv sync 创建虚拟环境并安装所有依赖。
4. 复制环境配置文件并配置密钥和数据库连接。
5. 下载前端静态资源。
6. 运行 uv run uvicorn labelu.main:app –reload 启动服务。

标注格式

LabelU 支持多种标注格式，详细信息可参考官方文档。

引用

如果在研究工作中使用了 LabelU，请引用以下文献：
He, Conghui, Li, Wei, Jin, Zhenjiang, Xu, Chao, Wang, Bin, Lin, Dahua. (2024). Opendatalab: Empowering general artificial intelligence with open datasets. arXiv preprint arXiv:2407.13773.

相关链接

• LabelU-kit：Web 前端标注工具包（LabelU 基于此 JavaScript 工具包）
• LabelLLM：开源的大语言模型对话标注平台
• Miner U：一站式开源高质量数据提取工具

许可证

本项目采用 Apache 2.0 许可证 发布。