Bu, son sürümü 1.7.1.zip olarak indirilebilen Label Studio adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
OnWorks ile Label Studio adlı bu uygulamayı ücretsiz indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Etiket Stüdyosu
AÇIKLAMA:
En esnek veri açıklama aracı. Hızlı bir şekilde kurulabilir. Özel kullanıcı arayüzleri oluşturun veya önceden oluşturulmuş etiketleme şablonlarını kullanın. Görüntü, bbox'lar, çokgenler, dairesel ve anahtar noktalardaki nesneleri algılayın. Görüntüyü birden çok parçaya bölün. Süreci önceden etiketlemek ve optimize etmek için ML modellerini kullanın. Label Studio, açık kaynaklı bir veri etiketleme aracıdır. Ses, metin, görseller, videolar ve zaman serileri gibi veri türlerini basit ve anlaşılır bir kullanıcı arayüzü ile etiketlemenize ve çeşitli model formatlarına aktarmanıza olanak tanır. Daha doğru ML modelleri elde etmek için ham verileri hazırlamak veya mevcut eğitim verilerini iyileştirmek için kullanılabilir. Label Studio uygulamasının ön uç kısmı ön uç/klasörde bulunur ve React JSX'te yazılır. Çok kullanıcılı etiketleme kaydolun ve giriş yapın; bir ek açıklama oluşturduğunuzda bu, hesabınıza bağlanır. Yapılandırılabilir etiket formatları, görsel arayüzü özel etiketleme ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde özelleştirmenize olanak tanır. Görüntüler, ses, metin, HTML, zaman serisi ve video dahil olmak üzere birden fazla veri türü desteği.
Özellikler
- Görüntü Sınıflandırması
- Görselleri kategorilere ayırın
- Görüntü, bbox'lar, çokgenler, dairesel ve anahtar noktalardaki nesneleri algılama desteklenir
- Görüntüyü birden çok parçaya bölme
- Süreci önceden etiketlemek ve optimize etmek için ML modellerini kullanın
- Nesne algılama
- Anlamsal Bölümleme
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/label-studio.mirror/ adresinden de alınabilecek bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.