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HumanSignal/label-studio

开源数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型的标注与导出。

可替代:LabelboxScale AI

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19小时前

这是什么？

Label Studio 是一款开源数据标注工具，可用于标注音频、文本、图像、视频和时间序列等数据，并导出为多种模型训练所需的格式。它提供可配置的网页界面，团队可以自定义标注格式。它既可用于准备原始数据，也可用于改进已有训练数据，从而提升机器学习模型的准确率。

该工具支持多用户账号和单实例多项目管理，可从本地文件或 Amazon S3、Google Cloud Storage 等云存储导入数据。REST API 便于将标注流程接入数据管道。用户还可以接入机器学习模型进行预标注、对比预测结果，或优先标注模型最难判断的样本以实现主动学习。

安装方式包括 pip、Docker、搭配 PostgreSQL 与 Nginx 的 Docker Compose，以及部署到云平台。项目采用 Apache 2.0 许可证，并提供前端库和数据管理库等组件。

核心功能

  • 01支持音频、文本、图像、视频、HTML 和时间序列数据的标注。
  • 02通过配置语言自定义标注界面和标签格式。
  • 03支持多用户账号，并可在单个实例中管理多个项目。
  • 04可从本地文件、AWS S3 和 Google Cloud Storage 导入数据。
  • 05提供 REST API，方便将标注嵌入数据管道。
  • 06可接入机器学习后端，用于预标注和主动学习。

适用场景

  • 为目标检测、图像分割等计算机视觉模型制作标注训练集。
  • 为文本分类、命名实体识别等 NLP 任务标注文本。
  • 审核并修正模型预测结果，以改进已有训练数据。
  • 为多名标注人员搭建共享的团队标注工作区。

快速上手

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    使用 pip 安装（需要 Python 3.10 或更高版本）

    pip install label-studio
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    启动服务器，然后访问 http://localhost:8080

    label-studio

使用前须知

  • 本地 pip 安装需要 Python 3.10 或更高版本。
  • 在 Windows 上可能需要从 Gohlke 构建站手动下载 lxml 轮子包。

收录于专题

计算机视觉工具与库自然语言处理工具与库

标签

#annotation#data-labeling#computer-vision#machine-learning#image-annotation#nlp#mlops#dataset#annotation-tool#annotations

常见问题

label-studio 是什么？
开源数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型的标注与导出。 Label Studio 是一款开源数据标注工具，可用于标注音频、文本、图像、视频和时间序列等数据，并导出为多种模型训练所需的格式。它提供可配置的网页界面，团队可以自定义标注格式。它既可用于准备原始数据，也可用于改进已有训练数据，从而提升机器学习模型的准确率。
label-studio 可以免费使用吗？用的什么许可证？
label-studio 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
label-studio 还在维护吗？
活跃维护中。label-studio 最近一次提交是在 2026年11月6日。
label-studio 适合用来做什么？
为目标检测、图像分割等计算机视觉模型制作标注训练集。 为文本分类、命名实体识别等 NLP 任务标注文本。 审核并修正模型预测结果，以改进已有训练数据。 为多名标注人员搭建共享的团队标注工作区。
label-studio 怎么安装和运行？
使用 pip 安装（需要 Python 3.10 或更高版本）: pip install label-studio 启动服务器，然后访问 http://localhost:8080: label-studio
在哪里获取 label-studio？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/HumanSignal/label-studio

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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