不是吧？这么好用的开源标注工具，竟然还有人不知道…

LabelU全能标注神器

最新推荐文章于 2025-10-16 01:53:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-16 01:53:51 发布 · 1.9k 阅读

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#人工智能 #chatgpt #prompt #算法 #前端

在人工智能和机器学习领域，高质量的数据标注是模型训练的关键。正是基于这一需求，我们为您推荐LabelU，一个强大且易用的多模态数据标注工具，涵盖图像、视频、音频等多种类型的数据。LabelU不仅提供了丰富、灵活的标注功能，还支持多种格式的数据导出，可本地部署及二次开发“魔改”，让您的AI项目如虎添翼。

书生·浦语在处理大量的训练语料数据的过程中也用到了 LabelU。

书生·浦语开源项目链接：

https://github.com/InternLM/InternLM

快来看视频感受下绝妙功能吧

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LabelU 特色功能

多模态数据标注，支持80+主流算法场景

LabelU提供了多种标注功能，可广泛适用于文生视频、文生图片、文生音频、目标检测、分类、分割、关键点、折线、OCR等算法场景。具体有哪些呢：

● 基于图像，提供多功能图像处理工具，涵盖2D框、语义分割、多段线、关键点等多种标注工具，协助你轻松完成图像的标识、注释和分析。

● 基于视频，具备强大视频处理能力，可实现视频分割、视频分类、视频时间戳等功能，为模型训练提供高质量标注数据。

● 基于音频，提供高效精准的音频分析工具，能够进行音频分割、音频分类、音频时间戳等，更好地注释复杂的声音信息。

（图片立体框标注示意）

（视频片段分割标注示意）

灵活多元的标注工具，自定义配置

与常见的标注工具不同，LabelU提供了非常灵活、丰富和可自定义组合的标签工具，就像是一套为AI研究员量身打造的“积木”，每一位用户都能根据任务需求、标注习惯，定制自己独一无二的高效标注方案。

这些工具不仅包括多边形、矩形、立体框、线条、关键点等基本标注形状，还包括时间戳和片段分割等适用于音视频的标注工具；同时有文本、分类选项等多种打标形式可以选择。用户自由搭配好后，即可通过简单的拖放、快捷键等组合操作，快速完成从简单到复杂的各种标注项目，极大地提高标注效率和质量。

一键载入预标注

用大模型自动打标签已经成了热门方式。但自动打的标签，有时候还是存在错误，这就需要进行手动修正。LabelU提供了一个实用的解决方案，它让这个过程变得超级简单：你只需要把大模型预标注的JSONL文件，导入到LabelU里，就可以开始人工精修了。

这样一来，自动打标和人工修正的结合变得更加流畅，有效提高标注工作的质量和效率，帮你轻松应对各种数据标注任务。

在这里插入图片描述

支持多格式导出

标注完成后，LabelU提供标注结果一键导出功能，支持多种数据标注标准格式输出，包括但不限于JSON、COCO、MASK等格式（后续还将会支持VOC、TFRecord，以及MOT-CSV等格式），完美适配不同工具、算法、模型训练框架需求。

在这里插入图片描述

使用指南

LabelU以其优秀的功能吸引了广泛关注，然而，对初次尝试这款工具的用户而言，面对丰富的标注工具可能会感到困惑，不知道如何进行组合搭配。别担心，快速上手其实很简单——理解LabelU的标注工具分类是关键。

在LabelU中，根据与数据交互的方式，标注工具划分为两大类：“全局”和“标记”：

●“全局”标注工具：用于对标注对象进行宏观概述，不与细节交互，比如给出“天气状况”、“整体场景”等总体类别的标签。

●“标记”标注工具：用于进行精细化交互，对标注对象的特定部分或细节进行标示，根据不同的数据类型采取特定的操作，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。

选择好工具类别后，您会发现，不论是哪一种标注工具或交互方式，标签的打入都可以归结为“选项”或“文本描述”两种形式：

●选项（包括单选和多选）：通常在“分类”属性中设置，您需要提前定义选项内容，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，标注时无需预设内容，根据需要进行填写。

掌握了这两个维度，您就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。

此外，LabelU还提供了其它更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，简单易懂的，这里就不再赘述。

简而言之，LabelU为您提供了一个灵活且高效的数据标注平台，只需按照上述指南操作，即可轻松掌握并应用，快来试试吧。

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，保证数据的安全性和隐私性。尤其对于数据分布在多处，或者数据下发独立标注的场景，用它标注再合适不过了。

同时，LabelU代码完全开放，大家可基于各自业务需求，二次开发、集成，“魔改”更多玩法。LabelU本地部署与开发文档：

https://github.com/opendatalab/labelU/blob/main

另外LabelU提供了在线版可体验、使用，传送门：

● LabelU Demo体验：

https://opendatalab.github.io/labelU-Kit/#/image

● LabelU 在线使用：

https://labelu.shlab.tech/tasks

（注意：LabelU在线版，每日凌晨数据将自动清空，请及时备份重要数据。如需完整使用，建议本地部署）

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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