Label Studio是一个强大的数据标注工具，它支持多种数据类型，包括文本、时间序列数据、视频和多领域数据。用户可以选择在本地或服务器上运行Label Studio。本指南将讨论Label Studio提供的功能、支持的计算机视觉任务类型、如何安装Label Studio以及如何在Label Studio中标注图像。
Label Studio有两个版本：社区版和企业版。社区版允许用户使用开源的Label Studio工具在自有硬件上标注图像。对于计算机视觉用例，社区版支持标注对象检测、分类、分割等多种类型的数据。Label Studio提供Web界面，用户可以在其中标注图像、查看标注历史、对标注添加评论等。此外，用户还可以看到每个图像的标注者，从而了解不同团队成员对项目的贡献。
通过使用Label Studio模板功能，高级用户可以自定义Label Studio界面，从而获得更多的灵活性。除了在本地运行Label Studio外，还可以通过Human Signal平台在云端运行软件，该平台提供了额外的功能，如单点登录集成、基于角色的访问控制和协作工作流。Label Studio提供免费试用，之后需要联系销售团队。
Label Studio支持的计算机视觉任务类型
Label Studio支持多种视觉任务的数据标注，包括使用多边形和遮罩的语义分割、使用边界框的对象检测、关键点检测、图像描述、光学字符识别（OCR）、单类和多类分类、视觉问题回答、视频对象跟踪、视频分类和视频时间线分割等。
如何安装Label Studio
Label Studio提供了四种安装方法：通过pip、brew、Git和Docker。本指南将重点介绍通过pip安装的方法。要通过pip安装Label Studio，请运行以下命令：
pip install -U label-studio
安装完成后，可以使用以下命令运行应用程序：
label-studio
首次打开Label Studio时，系统会提示创建账户。如果还没有账户，请单击“注册”。
如何在Label Studio中上传图像
在上传图像进行标注之前，需要创建一个项目来存储图像。在Label Studio主页上单击“创建项目”按钮，然后为项目选择一个名称，也可以选择性地为项目添加描述。接下来，单击“数据导入”，在这里可以上传多种格式的图像和视频用于标注。如果需要图像，可以浏览Roboflow Universe，这是一个拥有超过200,000个计算机视觉数据集的社区，这些数据集可以用于项目中。
使用Web界面可以一次上传多达100张图像。也可以使用Label Studio API添加更多图像。接下来，单击“标注设置”并选择任务类型。对于本指南，将为对象检测项目标注数据集。可以为之前在本指南中提到的任何任务类型标注图像数据。
选择任务类型后，将出现所选任务类型的标注环境UI。可以在本页配置UI。要了解更多关于配置UI的信息，请参考Label Studio模板文档。在侧边栏中，移除默认标签并添加将在数据集中的图像上添加的标签。对于本指南，将添加一个标签：solar-panel。准备好后，单击“保存”以保存配置并进入标注工具。
如何在Label Studio中创建标注
要创建标注，请单击标注工具左上角的加号图标。要绘制边界框，首先从项目设置的类别中选择一个类别。可以通过单击图像下方的类别名称或按类别旁边的数字键来选择类别。单击要开始绘制框的位置。将光标拖动到感兴趣的对象上。
可以使用Control和+键放大，使用Control和-键缩小。标注完图像后，单击“提交”以保存标签。单击LabelMe侧边栏中的下一个要标注的图像，以继续下一个图像。
如何在Label Studio中导出数据
要从Label Studio导出数据，请导航到项目主页并单击“导出”按钮。将出现导出选项列表。对于模型训练，建议根据要训练的模型支持的格式导出数据，例如COCO JSON、Pascal VOC XML或YOLO格式。例如，YOLOv8接受Label Studio支持的YOLO TXT格式数据。
标注完数据后，就可以开始训练模型了。Roboflow提供了一个托管的模型训练解决方案，可以用来训练自定义模型。查看入门指南，了解如何将标注上传到Roboflow并开始模型训练。
在Roboflow上训练完模型后，可以使用无限可扩展的云API或在边缘设备上部署，如NVIDIA Jetson或Luxonis OAK。部署解决方案经过优化，可帮助在运行模型的设备上获得最佳性能。要了解有关使用Roboflow部署模型的更多信息，请查看部署产品信息。
Label Studio的替代方案
Label Studio提供了一系列用于图像标注的工具，但还有其他标注工具可以用于计算机视觉项目的数据标注。已经编写了其他流行标注软件的指南，可以用来找到最适合需求的工具。
例如，Roboflow Annotate提供了标签助手功能，可以用来加速标注过程。使用Label Assist，可以通过单击对象而不是手动绘制框或多边形来绘制边界框和多边形标注。
通过Label Studio，可以为从自然语言处理到计算机视觉的多种机器学习任务类型标注数据。Label Studio提供两个选项：社区版，可以自托管标注工具；企业版，Human Signal提供带有额外功能的托管版Label Studio。