Dies ist die Linux-App namens Label Studio, deren neueste Version als 1.7.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Label Studio with OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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Label-Studio
BESCHREIBUNG
Das flexibelste Tool zur Datenanmerkung. Schnell installierbar. Erstellen Sie benutzerdefinierte Benutzeroberflächen oder verwenden Sie vorgefertigte Beschriftungsvorlagen. Erkennen von Objekten auf Bildern, Bboxen, Polygonen, Kreisen und Schlüsselpunkten werden unterstützt. Bild in mehrere Segmente aufteilen. Verwenden Sie ML-Modelle, um den Prozess vorab zu kennzeichnen und zu optimieren. Label Studio ist ein Open-Source-Tool zur Datenkennzeichnung. Sie können Datentypen wie Audio, Text, Bilder, Videos und Zeitreihen mit einer einfachen und unkomplizierten Benutzeroberfläche kennzeichnen und in verschiedene Modellformate exportieren. Es kann verwendet werden, um Rohdaten aufzubereiten oder vorhandene Trainingsdaten zu verbessern, um genauere ML-Modelle zu erhalten. Der Frontend-Teil der Label Studio-App liegt im Frontend/-Ordner und ist in React JSX geschrieben. Multi-User-Labeling Melden Sie sich an und melden Sie sich an, wenn Sie eine Anmerkung erstellen, wird diese mit Ihrem Konto verknüpft. Mit konfigurierbaren Etikettenformaten können Sie die visuelle Benutzeroberfläche an Ihre spezifischen Etikettierungsanforderungen anpassen. Unterstützung für mehrere Datentypen, einschließlich Bilder, Audio, Text, HTML, Zeitreihen und Video.
Eigenschaften
- Bildklassifizierung
- Bilder in Kategorien einordnen
- Erkennen von Objekten auf Bildern, Bboxen, Polygonen, Kreisen und Schlüsselpunkten werden unterstützt
- Bild in mehrere Segmente aufteilen
- Verwenden Sie ML-Modelle, um den Prozess vorab zu kennzeichnen und zu optimieren
- Objekterkennung
- Semantische Segmentierung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/label-studio.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
