Labelbox

Labelbox

subscription

Создавайте, управляйте и укомплектовывайте свою фабрику данных для ИИ с помощью инновационной платформы Labelbox.

Посетить сайт
Labelbox interface

Что такое Labelbox?

Labelbox — это комплексная платформа для разметки данных, разработанная для расширения возможностей команд ИИ в создании высококачественных обучающих данных для моделей компьютерного зрения и других приложений ИИ. Она поддерживает широкий спектр типов аннотаций, включая семантическую сегментацию, обнаружение объектов и классификацию, что позволяет командам создавать наборы данных, адаптированные к их конкретным потребностям. С помощью Labelbox команды могут оптимизировать свои рабочие процессы разметки данных, повысить точность аннотаций и ускорить разработку моделей. Платформа предлагает такие функции, как совместная разметка, контроль качества и интеграция активного обучения, гарантируя, что полученные обучающие данные будут точными и репрезентативными для реальных сценариев, с которыми столкнется модель ИИ. Labelbox пользуется доверием компаний всех размеров, от стартапов до Fortune 500, в различных отраслях, включая автомобильную, здравоохранение и розничную торговлю. Она помогает организациям создавать прорывные модели ИИ, предоставляя комплексное решение для фабрики данных, которое охватывает генерацию данных, измерение и постоянное улучшение.

Основные функции

Семантическая сегментация

Точная разметка изображений на уровне пикселей, обеспечивающая точные обучающие данные для моделей компьютерного зрения, требующих детального понимания сцены. Эта функция позволяет проводить детальную идентификацию и классификацию объектов.

Обнаружение объектов

Идентификация и определение местоположения объектов на изображениях с использованием ограничивающих рамок, многоугольников и других инструментов аннотации. Это имеет решающее значение для обучения моделей распознаванию и отслеживанию конкретных объектов в различных средах.

Совместная разметка

Позволяет нескольким аннотаторам работать над одним и тем же набором данных одновременно, повышая эффективность и сокращая время разметки. Функции совместной работы в режиме реального времени обеспечивают согласованность и точность во всем наборе данных.

Контроль качества

Внедрите рабочие процессы контроля качества, чтобы обеспечить точность и согласованность аннотаций. Это включает в себя процессы проверки, подсчет консенсуса и автоматизированные проверки качества.

Интеграция активного обучения

Определите приоритетность наиболее информативных точек данных для разметки, сокращая общие усилия по разметке и повышая производительность модели. Эта функция помогает командам сосредоточиться на данных, которые окажут наибольшее влияние на точность модели.

Настраиваемые рабочие процессы

Адаптируйте рабочий процесс разметки в соответствии с конкретными требованиями вашего проекта. Это включает в себя определение пользовательских интерфейсов аннотации, настройку правил контроля качества и интеграцию с существующими конвейерами данных.

Управление данными

Эффективно управляйте и организуйте свои наборы данных, что упрощает отслеживание прогресса, выявление узких мест и обеспечение качества данных. Эта функция предоставляет централизованное хранилище для всех ваших обучающих данных.

Обзор от редакции

Проверено Jan 13, 2026

Краткий вердикт

"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

Что понравилось

  • 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.

Недостатки

  • 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.

Мои оценки

Удобство использования4/5
Цена-качество3/5
Производительность4/5

Примеры использования

Инженер по компьютерному зрению в компании, занимающейся разработкой автономных транспортных средств, использует Labelbox для аннотирования уличных сцен с помощью ограничивающих рамок вокруг автомобилей, пешеходов и дорожных знаков, что приводит к улучшению обнаружения объектов для самоуправляемых автомобилей.
Специалист по анализу данных в сфере здравоохранения использует инструменты семантической сегментации Labelbox для аннотирования медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ, для выявления опухолей и других аномалий, что приводит к более ранней и точной диагностике.
Инженер машинного обучения в компании электронной коммерции использует Labelbox для маркировки изображений продуктов с такими атрибутами, как цвет, размер и стиль, что позволяет разрабатывать более точные системы рекомендаций продуктов.
Научный сотрудник использует Labelbox для аннотирования спутниковых снимков для выявления моделей вырубки лесов, помогая отслеживать изменения окружающей среды и информировать об усилиях по сохранению.
Команда контроля качества использует Labelbox для аннотирования изображений с производственной линии для обнаружения дефектов в продуктах, улучшения контроля качества и сокращения отходов.
Инженер-робототехник использует Labelbox для аннотирования изображений и видео взаимодействия роботов с объектами, что позволяет роботу научиться более эффективно манипулировать объектами.

Тарифные планы

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

Starter

Contact Sales

Функции плана

  • Core Labeling Features
  • Basic Collaboration Tools
  • Limited Support

Growth

Contact Sales

Функции плана

  • Advanced Labeling Workflows
  • Enhanced Collaboration
  • Dedicated Support

Enterprise

Contact Sales

Функции плана

  • Custom Solutions
  • Dedicated Account Management
  • Priority Support

Частые вопросы

Больше в AI Распознавание изображений

Смотреть все