Labelbox

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借助 Labelbox 的创新平台,构建、运营和配备您的人工智能数据工厂。

4.3
添加于 Jan 13, 2026
Labelbox interface

什么是 Labelbox?

Labelbox 是一个综合性的数据标注平台,旨在帮助人工智能团队构建用于计算机视觉模型和其他人工智能应用的高质量训练数据。它支持各种标注类型,包括语义分割、对象检测和分类,使团队能够创建根据其特定需求量身定制的数据集。 借助 Labelbox,团队可以简化其数据标注工作流程,提高标注准确性并加速模型开发。该平台提供诸如协作标注、质量控制和主动学习集成等功能,从而确保生成的训练数据既准确又具有人工智能模型将遇到的真实场景的代表性。 Labelbox 受到各种规模公司的信任,从初创公司到财富 500 强公司,遍布汽车、医疗保健和零售等各个行业。它通过提供完整的数据工厂解决方案来帮助组织构建突破性的人工智能模型,该解决方案涵盖数据生成、测量和持续改进。

主要功能

语义分割

在像素级别准确标注图像,为需要详细场景理解的计算机视觉模型提供精确的训练数据。此功能允许细致的对象识别和分类。

对象检测

使用边界框、多边形和其他标注工具识别和定位图像中的对象。这对于训练模型以识别和跟踪各种环境中的特定对象至关重要。

协作标注

允许多个标注者同时处理同一数据集,从而提高效率并减少标注时间。实时协作功能可确保整个数据集的一致性和准确性。

质量控制

实施质量控制工作流程,以确保标注的准确性和一致性。这包括审查流程、共识评分和自动质量检查。

主动学习集成

优先标注信息量最大的数据点,从而减少整体标注工作量并提高模型性能。此功能可帮助团队专注于对模型准确性影响最大的数据。

可定制的工作流程

定制标注工作流程以满足您项目的特定要求。这包括定义自定义标注界面、设置质量控制规则以及与现有数据管道集成。

数据管理

高效地管理和组织您的数据集,从而轻松跟踪进度、识别瓶颈并确保数据质量。此功能为您的所有训练数据提供了一个集中式存储库。

编辑实测回顾

测试日期:Jan 13, 2026

快速总结

"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

表现亮点

  • 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.

发现不足

  • 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.

我的评分

易用性4/5
性价比3/5
性能表现4/5

使用场景

一家自动驾驶汽车公司的计算机视觉工程师使用 Labelbox 标注街道场景,在汽车、行人和交通标志周围绘制边界框,从而提高自动驾驶汽车的对象检测能力。
医疗保健行业的数据科学家利用 Labelbox 的语义分割工具来标注医学图像,例如 X 射线和 MRI,以识别肿瘤和其他异常情况,从而实现更早、更准确的诊断。
一家电子商务公司的机器学习工程师使用 Labelbox 标注产品图像,并添加颜色、尺寸和款式等属性,从而能够开发更准确的产品推荐系统。
一位研究科学家使用 Labelbox 标注卫星图像以识别森林砍伐模式,从而帮助监测环境变化并为保护工作提供信息。
质量保证团队使用 Labelbox 标注生产线上的图像以检测产品中的缺陷,从而提高质量控制并减少浪费。
一位机器人工程师使用 Labelbox 标注机器人与物体交互的图像和视频,使机器人能够学习如何更有效地操纵物体。

价格方案

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

Starter

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方案功能

  • Core Labeling Features
  • Basic Collaboration Tools
  • Limited Support

Growth

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方案功能

  • Advanced Labeling Workflows
  • Enhanced Collaboration
  • Dedicated Support

Enterprise

Contact Sales

方案功能

  • Custom Solutions
  • Dedicated Account Management
  • Priority Support

常见问题

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