Labelbox

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Construisez, exploitez et dotez votre usine de données d'IA avec la plateforme innovante de Labelbox.

Labelbox interface

Qu'est-ce que Labelbox ?

Labelbox est une plateforme complète d'annotation de données conçue pour permettre aux équipes d'IA de créer des données d'entraînement de haute qualité pour les modèles de vision par ordinateur et d'autres applications d'IA. Elle prend en charge un large éventail de types d'annotations, y compris la segmentation sémantique, la détection d'objets et la classification, permettant aux équipes de créer des ensembles de données adaptés à leurs besoins spécifiques. Avec Labelbox, les équipes peuvent rationaliser leurs flux de travail d'annotation de données, améliorer la précision des annotations et accélérer le développement de modèles. La plateforme offre des fonctionnalités telles que l'annotation collaborative, le contrôle qualité et l'intégration de l'apprentissage actif, garantissant que les données d'entraînement résultantes sont à la fois précises et représentatives des scénarios du monde réel que le modèle d'IA rencontrera. Labelbox est approuvé par des entreprises de toutes tailles, des startups aux entreprises du Fortune 500, dans divers secteurs, notamment l'automobile, la santé et la vente au détail. Elle aide les organisations à créer des modèles d'IA révolutionnaires en fournissant une solution complète d'usine de données qui englobe la génération de données, la mesure et l'amélioration continue.

Fonctionnalités clés

Segmentation sémantique

Annotez avec précision les images au niveau du pixel, permettant des données d'entraînement précises pour les modèles de vision par ordinateur qui nécessitent une compréhension détaillée de la scène. Cette fonctionnalité permet une identification et une classification nuancées des objets.

Détection d'objets

Identifiez et localisez les objets dans les images à l'aide de boîtes englobantes, de polygones et d'autres outils d'annotation. Ceci est crucial pour entraîner les modèles à reconnaître et à suivre des objets spécifiques dans divers environnements.

Annotation collaborative

Permettez à plusieurs annotateurs de travailler simultanément sur le même ensemble de données, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant le temps d'annotation. Les fonctionnalités de collaboration en temps réel garantissent la cohérence et la précision sur l'ensemble de l'ensemble de données.

Contrôle qualité

Mettez en œuvre des flux de travail de contrôle qualité pour garantir la précision et la cohérence des annotations. Cela comprend les processus de révision, le score de consensus et les contrôles de qualité automatisés.

Intégration de l'apprentissage actif

Donnez la priorité aux points de données les plus informatifs pour l'annotation, réduisant ainsi l'effort global d'annotation et améliorant les performances du modèle. Cette fonctionnalité aide les équipes à se concentrer sur les données qui auront le plus grand impact sur la précision du modèle.

Flux de travail personnalisables

Adaptez le flux de travail d'annotation pour répondre aux exigences spécifiques de votre projet. Cela comprend la définition d'interfaces d'annotation personnalisées, la configuration de règles de contrôle qualité et l'intégration aux pipelines de données existants.

Gestion des données

Gérez et organisez efficacement vos ensembles de données, ce qui facilite le suivi des progrès, l'identification des goulots d'étranglement et la garantie de la qualité des données. Cette fonctionnalité fournit un référentiel centralisé pour toutes vos données d'entraînement.

Test et avis de l'éditeur

Testé le Jan 13, 2026

Verdict rapide

"Labelbox is a robust data labeling platform that streamlines the process of creating high-quality training data for AI models. It offers a comprehensive suite of features for annotation, collaboration, and quality control, making it a valuable tool for AI teams."

Taylor Nguyen, Full-Stack Engineer

Points forts

  • Users often mention the platform's intuitive interface, which makes it easy for both technical and non-technical users to contribute to the labeling process.
  • Common feedback is that Labelbox's collaboration features significantly improve team efficiency, allowing multiple annotators to work together seamlessly.
  • Users appreciate the platform's active learning integration, which helps prioritize the most informative data points for labeling, reducing overall labeling effort.
  • Many users highlight the customizable workflows, which allow them to tailor the labeling process to meet the specific requirements of their projects.
  • Users report that the quality control features, such as review processes and consensus scoring, ensure the accuracy and consistency of annotations.

Limites constatées

  • Some users have noted that the pricing can be a barrier for smaller teams or individual researchers with limited budgets.
  • Users sometimes mention that the initial setup and configuration can be complex, requiring some technical expertise.
  • Common feedback is that the platform's performance can be slow when working with very large datasets or high-resolution images.
  • Some users have reported occasional issues with the platform's API, which can make integration with existing machine learning pipelines challenging.
  • Users have mentioned that the documentation could be more comprehensive, particularly for advanced features and customization options.

Mes notes

Facilité d'utilisation4/5
Rapport qualité-prix3/5
Performance4/5

Cas d'utilisation

Un ingénieur en vision par ordinateur d'une entreprise de véhicules autonomes utilise Labelbox pour annoter des scènes de rue avec des boîtes englobantes autour des voitures, des piétons et des panneaux de signalisation, ce qui améliore la détection d'objets pour les voitures autonomes.
Un data scientist du secteur de la santé utilise les outils de segmentation sémantique de Labelbox pour annoter des images médicales, telles que des radiographies et des IRM, afin d'identifier les tumeurs et autres anomalies, ce qui permet des diagnostics plus précoces et plus précis.
Un ingénieur en apprentissage automatique d'une entreprise de commerce électronique utilise Labelbox pour étiqueter les images de produits avec des attributs tels que la couleur, la taille et le style, ce qui permet de développer des systèmes de recommandation de produits plus précis.
Un chercheur scientifique utilise Labelbox pour annoter des images satellite afin d'identifier les schémas de déforestation, ce qui permet de surveiller les changements environnementaux et d'éclairer les efforts de conservation.
Une équipe d'assurance qualité utilise Labelbox pour annoter les images d'une chaîne de fabrication afin de détecter les défauts des produits, ce qui améliore le contrôle qualité et réduit les déchets.
Un ingénieur en robotique utilise Labelbox pour annoter des images et des vidéos d'interactions de robots avec des objets, ce qui permet au robot d'apprendre à manipuler les objets plus efficacement.

Plans tarifaires

Prices may change frequently. Please check the official website for the most current pricing information.

Starter

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Fonctionnalités du plan

  • Core Labeling Features
  • Basic Collaboration Tools
  • Limited Support

Growth

Contact Sales

Fonctionnalités du plan

  • Advanced Labeling Workflows
  • Enhanced Collaboration
  • Dedicated Support

Enterprise

Contact Sales

Fonctionnalités du plan

  • Custom Solutions
  • Dedicated Account Management
  • Priority Support

Questions fréquentes

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