Este é o aplicativo Linux chamado Label Studio cuja versão mais recente pode ser baixada como 1.7.1.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Label Studio com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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Estúdio de Etiquetas
DESCRIÇÃO
A ferramenta de anotação de dados mais flexível. Rapidamente instalável. Crie interfaces de usuário personalizadas ou use modelos de rotulagem pré-criados. Detecte objetos em imagens, bboxes, polígonos, circulares e pontos-chave suportados. Imagem de partição em vários segmentos. Use modelos de ML para pré-rotular e otimizar o processo. Label Studio é uma ferramenta de rotulagem de dados de código aberto. Ele permite rotular tipos de dados como áudio, texto, imagens, vídeos e séries temporais com uma interface de usuário simples e direta e exportar para vários formatos de modelo. Ele pode ser usado para preparar dados brutos ou melhorar os dados de treinamento existentes para obter modelos de ML mais precisos. A parte frontend do aplicativo Label Studio está na pasta frontend/ e escrita em React JSX. Rotulagem multiusuário inscreva-se e faça login, quando você cria uma anotação, ela é vinculada à sua conta. Formatos de etiquetas configuráveis permitem que você personalize a interface visual para atender às suas necessidades específicas de etiquetagem. Suporte para vários tipos de dados, incluindo imagens, áudio, texto, HTML, séries temporais e vídeo.
Recursos
- Classificação de imagens
- Coloque as imagens em categorias
- Detecte objetos em imagens, bboxes, polígonos, circulares e pontos-chave suportados
- Particionar a imagem em vários segmentos
- Use modelos de ML para pré-rotular e otimizar o processo
- Detecção de Objetos
- Segmentação Semântica
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/label-studio.mirror/. Foi alojado em OnWorks para poder ser executado online da forma mais simples desde um dos nossos Sistemas Operativos gratuitos.
