LabelU是什么？
LabelU是一个开源的多模态数据标注工具，它可以帮助用户快速、准确、高效地对数据进行标注，从而提高机器学习模型的性能和质量。LabelU支持多种标注类型，包括标签分类、文本描述、拉框、多边形、点、线、立体框、时间戳、片段分割等，满足不同场景和需求的标注任务。
LabelU的主要功能
多功能图像标注工具
LabelU为图像标注提供了全面的工具集，包括2D框、语义分割、多段线、关键点等多种标注方式。这些工具能够灵活应对诸如目标检测、场景分析、图像识别、机器翻译等各种图像处理任务，帮助用户高效完成图像的标识、注释和分析。
强大的视频标注功能
视频标注方面，LabelU展现了强大的处理能力，支持视频分割、视频分类以及视频信息提取等功能。非常适合应用于视频检索、视频摘要、行为识别等任务，使用户能够轻松处理长时段视频，精准提取关键信息，支持复杂场景分析，为后续的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的另一大特色。该工具具备高效、精准的音频分析能力，支持音频分割、音频分类和音频信息提取。通过将复杂的声音信息直观化展示，LabelU简化了音频数据的处理流程，助力更准确的模型开发。
人工智能辅助标注
支持预标注数据的一键载入，用户可以根据实际需要对其进行细化和调整。这一特性提高了标注的效率和准确性。
LabelU的产品特性
- 简易，提供多种图像标注工具，通过简单可视化配置即可标注
- 灵活，多种工具可自由组合使用，满足大部分图像，视频，音频的标注需求
- 通用，支持导出多种数据格式，包括 JSON，COCO，MASK
如何使用LabelU？
LabelU提供了在线体验版和本地部署版。
- 体验标注工具：https://opendatalab.github.io/labelU-Kit/
- 体验在线版：https://labelu.shlab.tech/
- LabelU 本地部署：https://opendatalab.github.io/labelU/#/guide/install
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