Label Studio

一、基础定位与特性

1. 开源数据标注平台
   • 由 Human Signal（原 Heartex） 开发，支持文本、图像、音频、视频、时间序列等多模态数据标注，专为机器学习和 AI 模型训练提供高质量标注数据。
   • 开源特性（GitHub 星标超 1.4 万），支持灵活定制和扩展。
2. 核心目标
   • 简化数据标注流程，提升效率与质量，适用于 LLM 微调、模型验证和训练数据准备。

二、核心功能与技术特点

1. 多类型数据支持
   • 文本：实体识别、情感分析、问答标注等。
   • 图像：分类、目标检测、语义分割等。
   • 音频：分类、转录、情感识别等。
   • 视频：分类、目标跟踪、关键帧标注等。
   • 时间序列：事件识别、活动分段等。
2. 灵活标注配置
   • 提供预定义模板和自定义配置语言（XML/JSON），支持拖拽式界面设计。
   • 支持多项目、多用户协作，标注结果与用户账号绑定。
3. 机器学习集成
   • 预标注：集成主流模型（如 TensorFlow、PyTorch）生成预测结果辅助标注。
   • 主动学习：仅标注模型不确定的样本，减少人工成本。
   • 在线学习：新标注数据实时反馈以优化模型。
4. 数据质量控制
   • 支持专家审核、标注一致性检查、标签分布验证等工作流。
   • 提供合规性工具（如 HIPAA 认证），确保敏感数据安全。
5. 扩展性与集成能力
   • 支持 Webhooks、Python SDK 和 API，无缝对接现有 AI/ML pipeline。
   • 可连接云存储（S3、GCP）和数据库（PostgreSQL），适配分布式协作。

三、应用场景

1. 计算机视觉：图像分类、目标检测、医学影像分析等。
2. 自然语言处理（NLP）：情感分析、命名实体识别、对话系统优化。
3. 语音与音频：语音识别、情感分析、说话人分离。
4. 多模态任务：OCR、视频 + 文本联合标注、RAG（检索增强生成）评估。
5. 企业级应用：金融风控、医疗 AI（如产前超声筛查）、智能客服等。