智能体Label Studio
智能体

Label Studio

A flexible data labeling tool for all data types. Prepare training data for computer vision, natural language processing, speech, voice, and video models.

Label Studio 官网围绕“让数据标注更简单”设计:首页即展示多模态演示(文本、图像、音频、视频、时序),30 秒 Docker 命令可拉起服务;顶部导航直达文档、模板库、GitHub 与企业版。文档区用步骤条与代码块手把手教你安装、配置、导入数据、导出 JSON/CSV/COCO;模板库提供 100+ 预制标注界面,一键复制即可用。社区页列出插件、SDK、博客与论坛入口,方便二次开发。整体风格简洁、技术导向,开发者可 3 分钟内跑通第一个项目。

主要功能

  • 多数据类型:文本、图像、音频、视频、HTML、时序、PDF、对话、3D 点云。
  • 可视化配置:拖拽式 XML 标签定义界面,支持分类、实体、关系、分割、关键点、OCR、滑动窗口、时间轴。
  • 协作流程:多人并行、角色权限、任务分配、实时审核、评论、版本对比、冲突解决。
  • 机器学习闭环:REST/GraphQL SDK 把模型预测注入为预标注;主动学习按置信度排序样本;在线学习实时更新模型。
  • 部署方式:pip、Docker、Kubernetes、离线桌面、SaaS 云端;多语言前端可嵌入 React/Vue。
  • 导入导出:S3、GCS、Azure、本地、URL;导出 COCO、YOLO、Pascal VOC、JSON、CSV、TFRecord。
  • 扩展生态:Python SDK、JavaScript SDK、CLI、插件市场、Webhook、自定义后端存储。

应用场景

  • CV 团队标注目标检测、分割、关键点数据,一键导出 COCO。
  • NLP 团队做实体识别、情感、对话状态跟踪,多人协作审核。
  • 语音公司转录音频并校对说话人、时间戳。
  • 医疗影像科室在本地离线环境标注 DICOM,符合隐私要求。
  • 自动驾驶众包平台利用主动学习,只让人工标注难例。
  • 高校课程让学生 10 分钟搭建标注作业并自动评分。

优势特点

  • 开源免费,社区活跃,代码透明可审计。
  • 配置极简,30 行 XML 即可打造专属标注界面。
  • 全类型数据一站式处理,无需切换工具。
  • 预标注 + 主动学习节省 50%+ 人工。
  • 企业级权限、审计、SSO、离线部署,兼顾合规。
  • 文档、模板、视频、示例齐全,新手 5 分钟上手。