Label Studio使用教程
Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台，核心定位是为AI模型训练提供多类型数据标注解决方案，覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音、视频等多个AI技术领域。平台支持图像分类、对象检测、语义分割、文本命名实体识别、音频说话人分割等数十种标注类型，适配不同场景的数据标注需求。同时支持本地部署、云端部署两种部署方式，满足个人开发者、小型AI团队、企业级研发部门的不同使用要求，可用于AI项目训练数据准备、标注任务团队协作、标注结果质量校验等多个场景，帮助用户完成标准化的训练数据集构建工作。
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访问Label Studio官方网站，根据自身使用需求选择适合的部署方式，个人用户可以直接使用云端试用版本，企业用户可下载开源包部署到本地服务器，按照官方指引完成初始化配置。
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注册账号并登录平台，点击创建新项目按钮，填写项目名称、项目描述信息，选择项目对应的数据源类型，设置项目的访问权限和成员管理规则。
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进入项目配置界面，选择适配的标注模板，或者根据项目需求自定义标注标签、标注规则和输出格式，添加标注操作指引方便后续标注人员快速理解要求。
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上传需要标注的数据集，支持本地上传、云存储链接导入、数据库对接等多种数据导入方式，导入完成后可将任务分配给指定的标注人员，也可设置自动分配规则。
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标注人员完成标注工作后，管理员可在项目后台查看标注进度和质量数据，确认所有标注完成后，选择需要的导出格式将标注结果导出，即可用于后续的AI模型训练。
看完教程，直接上手试试
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