使用场景

一个计算机视觉研究团队使用Labelbox对大量图像数据进行标注，以训练深度学习模型。

一家人工智能初创公司利用Labelbox管理和标注其语音识别数据集，提高模型准确性。

一家医疗影像公司使用Labelbox进行医学图像标注，加速疾病诊断和研究。

产品特色

灵活的标注工具：Labelbox提供多种标注工具，包括矩形标注、多边形标注等，满足不同数据类型的标注需求。

自动化数据流程：Labelbox支持自动化数据流水线，可提高数据处理效率。

丰富的数据管理功能：用户可以轻松管理大规模数据集，包括上传、分析和分享数据。

高度定制化：用户可以根据需求定制标注流程，提高标注效率。

团队协作功能：Labelbox支持多人协作，可提高团队之间的工作效率。

数据质量控制：用户可以通过Labelbox提供的工具进行数据质量控制，确保训练模型的准确性。

实时数据同步：Labelbox支持实时数据同步，确保团队成员始终使用最新的数据集。

模型部署：用户可以将训练好的模型直接部署到Labelbox平台上进行测试和应用。

使用教程

访问Labelbox官方网站https://labelbox.com

注册账户并登录

创建数据集并上传需要标注的数据

使用多种标注工具进行数据标注

设置标注流程、质量控制和团队协作功能

部署模型并测试应用