Labelbox

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透過 Labelbox 的創新平台,建立、營運您的 AI 數據工廠並配置人員。

4.3
新增於 Jan 13, 2026
Labelbox interface

什麼是 Labelbox?

Labelbox 是一個全面的數據標記平台,旨在幫助 AI 團隊為電腦視覺模型和其他 AI 應用程式建立高品質的訓練數據。它支援各種標註類型,包括語義分割、物件偵測和分類,使團隊能夠創建針對其特定需求的數據集。 透過 Labelbox,團隊可以簡化其數據標記工作流程、提高標註準確性並加速模型開發。該平台提供諸如協作標記、品質控制和主動學習整合等功能,確保產生的訓練數據既準確又代表 AI 模型將遇到的真實場景。 Labelbox 受到各種規模公司的信任,從新創公司到財富 500 強企業,涵蓋汽車、醫療保健和零售等多個行業。它透過提供一個完整的數據工廠解決方案來幫助組織建立突破性的 AI 模型,該解決方案涵蓋數據生成、測量和持續改進。

主要功能

語義分割

在像素級別準確地標記圖像,為需要詳細場景理解的電腦視覺模型提供精確的訓練數據。此功能允許細緻的物件識別和分類。

物件偵測

使用邊界框、多邊形和其他標註工具識別並定位圖像中的物件。這對於訓練模型以識別和追蹤各種環境中的特定物件至關重要。

協作標記

允許多個標註者同時處理同一個數據集,提高效率並減少標記時間。即時協作功能可確保整個數據集的一致性和準確性。

品質控制

實施品質控制工作流程,以確保標註的準確性和一致性。這包括審查流程、共識評分和自動品質檢查。

主動學習整合

優先標記資訊量最大的數據點,減少整體標記工作量並提高模型效能。此功能可幫助團隊專注於對模型準確性影響最大的數據。

可自訂的工作流程

客製化標記工作流程,以滿足您專案的特定需求。這包括定義自訂標註介面、設定品質控制規則以及與現有數據管道整合。

數據管理

有效地管理和組織您的數據集,使其易於追蹤進度、識別瓶頸並確保數據品質。此功能為您的所有訓練數據提供一個集中式儲存庫。

編輯實測回顧

測試日期:Jan 13, 2026

快速總結

"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

表現亮點

  • 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.

發現不足

  • 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.

我的評分

易用性4/5
性價比3/5
性能表現4/5

使用場景

一家自動駕駛汽車公司的電腦視覺工程師使用 Labelbox 在街道場景中標註汽車、行人和交通標誌的邊界框,從而改進了自動駕駛汽車的物件偵測。
醫療保健行業的數據科學家利用 Labelbox 的語義分割工具來標註醫學影像,例如 X 光片和 MRI,以識別腫瘤和其他異常情況,從而實現更早和更準確的診斷。
一家電子商務公司的機器學習工程師使用 Labelbox 標記產品圖像的顏色、尺寸和款式等屬性,從而開發出更準確的產品推薦系統。
一位研究科學家使用 Labelbox 標註衛星影像以識別森林砍伐模式,幫助監測環境變化並為保護工作提供資訊。
一個品質保證團隊使用 Labelbox 標註生產線上的圖像以檢測產品中的缺陷,從而提高品質控制並減少浪費。
一位機器人工程師使用 Labelbox 標註機器人與物件互動的圖像和影片,使機器人能夠學習如何更有效地操作物件。

價格方案

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

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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

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方案功能

  • Custom Solutions
  • Dedicated Account Management
  • Priority Support

常見問題

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