在人工智能和机器学习领域，高质量的数据标注是模型训练的关键。正是基于这一需求，我们为您推荐LabelU，一个强大且易用的多模态数据标注工具，涵盖图像、视频、音频等多种类型的数据。LabelU不仅提供了丰富、灵活的标注功能，还支持多种格式的数据导出，可本地部署及二次开发“魔改”，让您的AI项目如虎添翼。

LabelU提供了多种标注功能，可广泛适用于文生视频、文生图片、文生音频、目标检测、分类、分割、关键点、折线、OCR等算法场景。具体有哪些呢：

● 基于音频，提供高效精准的音频分析工具，能够进行音频分割、音频分类、音频时间戳等，更好地注释复杂的声音信息。

（视频片段分割标注示意）

与常见的标注工具不同，LabelU提供了非常灵活、丰富和可自定义组合的标签工具，就像是一套为AI研究员量身打造的“积木”，每一位用户都能根据任务需求、标注习惯，定制自己独一无二的高效标注方案。

这些工具不仅包括多边形、矩形、立体框、线条、关键点等基本标注形状，还包括时间戳和片段分割等适用于音视频的标注工具；同时有文本、分类选项等多种打标形式可以选择。用户自由搭配好后，即可通过简单的拖放、快捷键等组合操作，快速完成从简单到复杂的各种标注项目，极大地提高标注效率和质量。

用大模型自动打标签已经成了热门方式。但自动打的标签，有时候还是存在错误，这就需要进行手动修正。LabelU提供了一个实用的解决方案，它让这个过程变得超级简单：你只需要把大模型预标注的JSONL文件，导入到LabelU里，就可以开始人工精修了。

标注完成后，LabelU提供标注结果一键导出功能，支持多种数据标注标准格式输出，包括但不限于JSON、COCO、MASK等格式（后续还将会支持VOC、TFRecord，以及MOT-CSV等格式），完美适配不同工具、算法、模型训练框架需求。

在LabelU中，根据与数据交互的方式，标注工具划分为两大类：“全局”和“标记”：

选择好工具类别后，您会发现，不论是哪一种标注工具或交互方式，标签的打入都可以归结为“选项”或“文本描述”两种形式：

此外，LabelU还提供了其它更丰富的标注属性配置，包括标签颜色、中英文标签ID、工具参数设置（如标点工具的点数范围、多边形的线型及闭合点数等）、适用于各种交互形式的通用标签，以及画布外的标注等， 简单易懂的，这里就不再赘述。

简而言之，LabelU为您提供了一个灵活且高效的数据标注平台，只需按照上述指南操作，即可轻松掌握并应用，快来试试吧。