LabelU

Open-Source-Tool zur Datenannotation zur Verbesserung der Leistung von Machine-Learning-Modellen.

Premium-NeuproduktProduktivitätDatenannotationMaschinelles Lernen

LabelU ist ein Open-Source-Tool zur Datenannotation, das für Szenarien geeignet ist, in denen Bild-, Video- und Audiodaten effizient annotiert werden müssen, um die Leistung und Qualität von Machine-Learning-Modellen zu verbessern. Es unterstützt verschiedene Annotationstypen, darunter Klassifizierung von Labels, Textbeschreibungen und Bounding Boxes, um die Anforderungen unterschiedlicher Szenarien zu erfüllen.

Unterstützung der Annotation verschiedener Datentypen wie Bilder
Videos und Audiodateien.
Bereitstellung verschiedener Annotationstools wie Bounding Boxes
Punkte
Linien
Polygone und 3D-Bounding Boxes.
Videobearbeitungsfunktionen wie Videosegmentierung
Videoklassifizierung und Video-Timestamps.
Audioanalysefunktionen wie Audiosegmentierung
Audioklassifizierung und Audio-Timestamps.

LabelU eignet sich für Data Scientists
Machine-Learning-Ingenieure und Forscher
die große Datenmengen präzise annotieren müssen
um Modelle zu trainieren und zu optimieren.

Annotation von Bilddaten im Bereich des autonomen Fahrens zum Trainieren von Fahrzeugerkennungsmodellen.
Annotation von CT-Bildern in der medizinischen Bildanalyse zur Unterstützung der Krankheitsdiagnose.
Timestamp-Annotation von Audiodaten in der Spracherkennungstechnologie zur Verbesserung der Genauigkeit der Sprach-zu-Text-Umwandlung.

1. Besuchen Sie die LabelU-Website und registrieren Sie ein Konto.
2. Melden Sie sich an und erstellen Sie nach Bedarf neue Aufgaben.
3. Führen Sie die Basiskonfiguration durch
z. B. die Auswahl des Annotationstyps und den Datenimport.
4. Konfigurieren Sie die Annotationseinstellungen

Website öffnen

LabelU Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

1570

Absprungrate

48.18%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

3.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:02:26

LabelU Besuchstrend

LabelU Geografische Verteilung der Besuche

LabelU Traffic-Quellen

LabelU Alternativen

LabelU — Open-Source-Tool zur Datenannotation zur Verbesserung der Leistung von Machine-Learning-Modellen.

Produktivität

•Datenannotation•Maschinelles Lernen

492

Open Source Computer Vision Library (OpenCV) — Open-Source-Bibliothek für Computer Vision

Produktivität

•Computer Vision•Maschinelles Lernen

114

InternVL2.5-38B-MPO — Die InternVL2.5-MPO-Modellreihe basiert auf InternVL2.5 und der Mixed Preference Optimization (MPO) und bietet herausragende Leistung.

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InternVL2_5-8B-MPO — Großes multimodales Sprachmodell mit hervorragender Gesamtperformance.

Valley — Multimodales großes Sprachmodell zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten

Datenannotationsplattform — Datenannotationsplattform zur effizienten Verwaltung von Datenannotationsprojekten für KI-Projekte.

AI-Tattoonentfernung — Vorschau der Tattoonentfernung mittels KI-Technologie zur Entscheidungsfindung.

Long-LRM — Hoch effizientes 3D-Gauß-Rekonstruktionsmodell für die schnelle Rekonstruktion großer Szenen

Pixtral 12B — Das erste multimodale Mistral-Modell, das die Verarbeitung von gemischten Aufgaben mit Bildern und Text unterstützt.

pixtral-12b-240910 — Multimodales großes Sprachmodell, das Bild- und Textverständnis unterstützt.

bonding_w_geimini — Streamlit-Anwendung zur Objekterkennung in Bildern mithilfe der Gemini API

Boden Annotation Service Enhancement (BASE) — Professioneller Anbieter von Datenlösungen

LLaVA-OneVision — Hochwirksames Transformationsmodell für multimodale visuelle Aufgaben

labelU-Kit — Frontend-Annotation-Komponentenbibliothek, unterstützt verschiedene Datenannotationstypen.

MG-LLaVA — Innovatives MLLM mit mehrgranularer visueller Anweisungsoptimierung

Florence-2-large-ft — Ein fortschrittliches visuelles Basismodell, das verschiedene visuelle und visuell-linguistische Aufgaben unterstützt.

Depth Anything V2 — Erweiterte Monokulare Tiefenestimationsmodell

MASA — Ein universelles Modell zur Objektübereinstimmung in Videobildern über verschiedene Domänen hinweg.

IC-Light — IC-Light ist ein Projekt zur Manipulation der Bildbeleuchtung.

IntrinsicAnything — Eine fortschrittliche lernbasierte Diffusions-Prior-Methode für die inverse Renderdarstellung, die die Materialwiederherstellung von Objekten aus beliebigen Bildern ermöglicht und Single-View-Bild-Relighting bietet.

SAM — Intelligente Video-Objektsegmentierungstechnologie

InstantMesh — Hochperformantes Framework zur 3D-Netzerzeugung

SDXS — Echtzeit-Einzel-Schritt-Potenzialdiffusionsmodell, kann durch Bildbedingungen gesteuert werden.

3D Fauna — Lernen Sie, wie Sie dreidimensionale Tiermodelle aus Netzwerken erstellen.

Wild2Avatar — Neue Entwicklungen im Bereich der robotergestützten Bildrendition

UBIAI — Vereinfacht den Zugriff auf und die Wirtschaftlichkeit von Lösungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, um bessere und intelligentere Entscheidungen zu ermöglichen.

SuperAnnotate — SuperAnnotate bietet eine End-to-End-Plattform für Datenannotation, Versionskontrolle und -verwaltung zur Erstellung von Trainingsdaten für KI-Modelle.

Lingyun Open Platform — Offene Plattform

Label Studio — Open-Source-Tool zur Datenannotation