labelU 是一个面向多模态数据的开源标注平台，由 OpenDataLab 开发，主要用于处理图像、视频和音频数据的标注任务，服务于复杂数据分析和模型训练场景。
一、用途 labelU 旨在帮助用户完成多模态数据的标注工作。它提供图像、视频、音频三类数据的标注工具及配套工作流，可用于目标检测、场景分析、图像识别、机器翻译、视频检索、视频摘要、动作识别、音频分析等任务的数据准备。
二、主要能力
- 图像标注：提供 2D 边界框、语义分割、折线、关键点等工具，可组合应对多种图像处理任务。
- 视频标注：支持视频分割、视频分类和视频信息提取，适用于处理长时长视频、提取关键信息及复杂场景分析。
- 音频标注：支持音频分割、音频分类和音频信息提取，通过可视化声音信息简化音频数据处理流程。
- AI 辅助标注：支持一键加载预标注数据，并根据实际需求进行调整优化。
- AI 自动标注：集成 AI 模型服务，在标注页面点击“AI Annotate”按钮即可让模型自动检测和分割图像对象，支持整个任务的批量标注并实时跟踪进度。内置三种参考模型服务器：Florence-2（轻量、CPU 友好，约 4GB 显存）、GroundingDINO + SAM ViT-B（高质量检测加分割，约 4GB 显存）、SAM 3（统一模型，约 8GB 显存，需要高端 GPU）。模型服务配置说明见 model_server/README.md。
- S3 数据源导入：支持从 S3 兼容对象存储（AWS S3、MinIO 等）直接导入标注数据。可在任务设置中配置数据源连接，浏览和预览文件，然后一键导入所选文件或某路径下的全部文件。
- 导出格式：支持导出 JSON、COCO、MASK 等多种数据格式。
三、使用方式
- 在线试用：可尝试 LabelU 标注工具包，也可试用 LabelU 在线版。
- 本地部署：
- 安装 Miniconda，选择对应操作系统类型下载安装。注意：MacOS 且为 Intel 芯片的系统请安装 intel x86_64 版本的 Miniconda。
- 安装完成后在终端运行相关命令（过程中提示可选择默认 'y'）。注意：Windows 平台可在 Anaconda Prompt 中运行上述命令。
- 激活环境。
- 安装 LabelU。
- 安装测试版本：pip install labelu==<test revision>
- 安装支持 MySQL 的 labelu。
- 如果从 1.x 版本升级后需要使用 MySQL 数据库，运行相应命令将数据从内置 SQLite 数据库迁移到 MySQL 数据库。
- 访问 http://localhost:8000/ 即可使用。
- 本地开发：支持本地开发模式。
四、相关项目与许可 labelU 基于 LabelU-kit 这一 Web 前端标注工具包构建。同一生态下还有 LabelLLM（开源 LLM 对话标注平台）和 Miner U（一站式开源高质量数据提取工具）。本项目采用 Apache 2.0 许可发布。
五、限制 关于平台的数据规模上限、并发能力、部署的详细硬件要求（AI 自动标注模型显存要求除外）、是否提供付费版本或价格、支持的具体标注格式细节等信息，资料中未提供。
