使用場景
一個計算機視覺研究團隊使用Labelbox對大量圖像數據進行標註,以訓練深度學習模型。
一家人工智能初創公司利用Labelbox管理和標註其語音識別數據集,提高模型準確性。
一家醫療影像公司使用Labelbox進行醫學圖像標註,加速疾病診斷和研究。
產品特色
靈活的標註工具:Labelbox提供多種標註工具,包括矩形標註、多邊形標註等,滿足不同數據類型的標註需求。
自動化數據流程:Labelbox支持自動化數據流水線,可提高數據處理效率。
豐富的數據管理功能:用戶可以輕鬆管理大規模數據集,包括上傳、分析和分享數據。
高度定製化:用戶可以根據需求定製標註流程,提高標註效率。
團隊協作功能:Labelbox支持多人協作,可提高團隊之間的工作效率。
數據質量控制:用戶可以通過Labelbox提供的工具進行數據質量控制,確保訓練模型的準確性。
即時數據同步:Labelbox支持即時數據同步,確保團隊成員始終使用最新的數據集。
模型部署:用戶可以將訓練好的模型直接部署到Labelbox平臺上進行測試和應用。
使用教程
訪問Labelbox官方網站https://labelbox.com
註冊賬戶並登錄
創建數據集並上傳需要標註的數據
使用多種標註工具進行數據標註
設置標註流程、質量控制和團隊協作功能
部署模型並測試應用
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