What is Label Studio used for?

Label Studio is an open‑source platform for annotating images, text, audio, time series, and video. It lets you design custom labeling interfaces and export annotations to formats your ML training pipelines can use.

How do I start a new project in Label Studio?

Create a project from the UI, select a template that matches your task, and customize the labeling config. Then import data (local files, URLs, or cloud storage) and assign tasks to annotators.

Which export formats does Label Studio support?

You can export raw JSON as well as formats like COCO, YOLO, Pascal VOC, and CSV/TSV. Some tools (like brush masks) may not map to all formats; check the export docs for details.

How can I speed up labeling in Label Studio?

Use pre‑annotations from a baseline model, learn hotkeys, and simplify your label schema. Run calibration rounds to reduce rework and set review criteria to catch errors early.

Can I run Label Studio with a team?

Yes. Assign tasks to annotators, enable reviews, and use consensus to measure agreement. Store data and annotations in reliable backends and automate exports with webhooks or the API.

Label Studioని ఎలా ఉపయోగించాలి: 2025 కోసం పూర్తి, సూటిగా ఉండే గైడ్

మీరు కంప్యూటర్ విజన్, NLP లేదా మల్టీమోడల్ AIని రూపొందిస్తుంటే, మీరు ఒకే సమస్యను ఎదుర్కొంటారు: అధిక-నాణ్యత గల లేబుల్ డేటా. Label Studio, ఒక ఓపెన్-సోర్స్ డేటా లేబులింగ్ ప్లాట్‌ఫామ్, మిమ్మల్ని ఒకే ML స్టాక్‌కు పరిమితం చేయకుండా ఇమేజ్, టెక్స్ట్, ఆడియో, టైమ్ సిరీస్ మరియు వీడియో ఎనోటేషన్‌లపై మీకు అనుకూలమైన నియంత్రణను అందిస్తుంది. ఈ ఆచరణాత్మక, దశల వారీ ట్యుటోరియల్‌లో, Label Studioని ఎలా ఉపయోగించాలో మేము మీకు చూపుతాము—ఇన్‌స్టాలేషన్ నుండి ఎగుమతి వరకు—కాబట్టి మీరు నమ్మకంగా “ఖాళీ ప్రాజెక్ట్” నుండి “ప్రొడక్షన్-రెడీ లేబుల్స్”కి వెళ్లవచ్చు.

మేము ఆచరణాత్మక & పరిష్కారం-ఆధారిత శైలిని అనుసరిస్తాము: చిన్న దశలు, స్పష్టమైన నిర్ణయాలు మరియు సాధారణ సమస్యలను నివారించడానికి సహాయక చిట్కాలు.

మీరు ఏమి నేర్చుకుంటారు

Label Studioని ఎలా ఇన్‌స్టాల్ చేసి ప్రారంభించాలి

మీ మొదటి ప్రాజెక్ట్‌ను ఎలా సృష్టించాలి మరియు లేబులింగ్ టెంప్లేట్‌ను ఎలా ఎంచుకోవాలి

డేటాను ఎలా దిగుమతి చేసుకోవాలి (స్థానిక ఫైల్‌లు, క్లౌడ్ బకెట్‌లు, URLలు)

చిత్రాలు, టెక్స్ట్, ఆడియో లేదా వీడియో కోసం లేబులింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను ఎలా సెటప్ చేయాలి

లేబులర్‌లు, సమీక్షలు మరియు నాణ్యత హామీని ఎలా నిర్వహించాలి

మీ శిక్షణా పైప్‌లైన్‌లకు అనుకూలమైన ఫార్మాట్‌లకు ఎనోటేషన్‌లను ఎలా ఎగుమతి చేయాలి

గుర్తించదగిన విషయం: మీరు మల్టీ-మోడల్ పరిశోధనను నిర్వహిస్తుంటే లేదా డేటాసెట్ డాక్యుమెంటేషన్‌ను రూపొందిస్తుంటే, Sider.AI వంటి AI కోపైలట్ టాస్క్ మార్గదర్శకాలను రూపొందించడానికి లేదా జట్లు సమన్వయంతో ఉండటానికి ఎనోటేషన్ పాలసీల యొక్క ఆటో-సమ్మరీలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది. మీరు దీనిని Sider.aiలో చూడవచ్చు.

Label Studio ఎందుకు?

సౌకర్యవంతమైన స్కీమా: బౌండింగ్ బాక్స్‌లు, పాలిగాన్‌లు, కీపాయింట్లు, టెక్స్ట్ స్పాన్‌లు, సంబంధాలు, ఆడియో ప్రాంతాలు మరియు మరిన్నింటి కోసం అనుకూల లేబులింగ్ కాన్ఫిగ్‌ను నిర్వచించండి.

విస్తృత డేటా రకాలు: చిత్రాలు, టెక్స్ట్, ఆడియో, HTML, టైమ్ సిరీస్ మరియు వీడియో.

టీమ్ వర్క్‌ఫ్లోలు: టాస్క్‌లను కేటాయించండి, ఏకాభిప్రాయాన్ని ప్రారంభించండి, ఎనోటేషన్‌లను సమీక్షించండి మరియు నాణ్యతను నిర్వహించండి.

విస్తరించదగినది: స్టోరేజ్ బ్యాకెండ్‌లు, వెబ్‌హుక్‌లు మరియు మోడల్-సహాయక లేబులింగ్‌తో అనుసంధానించండి.

అధికారిక అవలోకనం మరియు డౌన్‌లోడ్‌ల కోసం, Label Studio హోమ్‌పేజీని చూడండి.

దశ 1: Label Studioని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి

మీరు Label Studioని Python లేదా Dockerతో స్థానికంగా అమలు చేయవచ్చు. ఒక విధానాన్ని ఎంచుకోండి:

ఎంపిక A: Python (pip)

# ఒక వర్చువల్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌ను సృష్టించండి (సిఫార్సు చేయబడింది)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# Label Studioని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి
pip install label-studio
# ప్రారంభించండి
label-studio start

ఆపై ముద్రించిన స్థానిక URLని సందర్శించండి (తరచుగా `).

ఎంపిక B: Docker

docker run -it -p 8080:8080 heartexlabs/label-studio:latest

మీరు Label Studioకి కొత్త అయితే, అధికారిక “ప్రారంభించడం” గైడ్ సంక్షిప్తంగా మరియు క్రమం తప్పకుండా నవీకరించబడుతుంది మరియు శీఘ్ర ప్రారంభం నమూనా డేటాసెట్‌కు లేబుల్ చేయడానికి కనీస దశలపై దృష్టి పెడుతుంది.

నిపుణుల చిట్కా: జట్ల కోసం, స్థితిస్థాపకత కోసం నిర్వహించబడే డేటాబేస్ (PostgreSQL) మరియు మౌంటెడ్ స్టోరేజ్‌ను పరిగణించండి.

దశ 2: ప్రాజెక్ట్‌ను సృష్టించండి

UIకి లాగిన్ అవ్వండి మరియు “ప్రాజెక్ట్‌ను సృష్టించు”పై క్లిక్ చేయండి.

దానికి స్పష్టమైన పేరు ఇవ్వండి (ఉదా., “రిటైల్ షెల్ఫ్ డిటెక్షన్ v1”) మరియు వివరణ (డేటాసెట్ వెర్షన్ మరియు ఉద్దేశాన్ని చేర్చండి).

“లేబులింగ్ సెటప్” ఎంచుకోండి. మీరు:

టెంప్లేట్ నుండి ప్రారంభించండి (ఉదా., ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్, NER, సెంటిమెంట్, ఆడియో ప్రాంతాలు)

లేదా టూల్స్ మరియు తరగతులను రూపొందించడానికి అనుకూల XML కాన్ఫిగ్‌ను వ్రాయండి

శీఘ్ర ప్రారంభ విజార్డ్ టెంప్లేట్‌ను ఎంచుకోవడానికి, తరగతులను పేరు మార్చడానికి మరియు కాన్ఫిగ్‌ను సేవ్ చేయడానికి మీకు సహాయపడుతుంది.

దశ 3: మీ డేటాను దిగుమతి చేయండి

మీరు UI లేదా API ద్వారా డేటాను దిగుమతి చేసుకోవచ్చు. సాధారణ మార్గాలు:

స్థానిక ఫైల్‌లను అప్‌లోడ్ చేయండి (డ్రాగ్-అండ్-డ్రాప్)

రిమోట్ ఫైల్‌లకు URLలను అందించండి

సెట్టింగ్‌ల ద్వారా క్లౌడ్ స్టోరేజ్‌ను కనెక్ట్ చేయండి (S3, GCS, Azure Blob)

ప్రోగ్రామాటిక్ ఇన్‌జెక్షన్ కోసం REST APIని ఉపయోగించండి

డేటా రికార్డులలో సాధారణంగా మీ ఆస్తికి సూచించే data పేలోడ్ ఉంటుంది (ఉదా., "image": " లేదా "text": "ఇది ఒక వాక్యం."`). ఎగుమతి సమయంలో మ్యాపింగ్‌ను సులభతరం చేయడానికి ఫైల్‌పేర్లను స్థిరంగా ఉంచండి.

నాణ్యత చిట్కా: మీ డేటాసెట్‌ను వెర్షన్ చేయండి మరియు సోర్స్ → ఎనోటేషన్ ఎగుమతి యొక్క మానిఫెస్ట్‌ను ఉంచండి, తద్వారా మీరు శిక్షణా పరుగులను పునరుత్పత్తి చేయవచ్చు.

దశ 4: లేబులింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయండి

లేబులింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్ టూల్స్ మరియు తరగతులను నిర్వచిస్తుంది. మీరు RectangleLabels, PolygonLabels, KeyPointLabels, TextArea, Choices, Audio, TimeSeries మొదలైన భాగాలను ఎంచుకునే XML-వంటి కాన్ఫిగ్‌ను మీరు చూస్తారు.

ఉదాహరణలు:

ఇమేజ్ ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్

<View>
<Image name="img" value="$image"/>
<RectangleLabels name="label" toName="img">
<Label value="Product" background="#34D399"/>
<Label value="PriceTag" background="#60A5FA"/>
</RectangleLabels>
</View>

టెక్స్ట్ నేమ్డ్ ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ (NER)

<View>
<Text name="txt" value="$text"/>
<Labels name="label" toName="txt">
<Label value="ORG"/>
<Label value="PERSON"/>
<Label value="LOC"/>
</Labels>
</View>

ఆడియో రీజియన్ లేబులింగ్

<View>
<Audio name="audio" value="$audio"/>
<Labels name="label" toName="audio">
<Label value="Speech"/>
<Label value="Noise"/>
<Label value="Music"/>
</Labels>
</View>

మీ టాస్క్‌కు దగ్గరగా ఉండే టెంప్లేట్‌తో ప్రారంభించండి మరియు పునరావృతం చేయండి. డేటాసెట్ విలీనాలను సులభతరం చేయడానికి తరగతి పేర్లను వెర్షన్‌ల మధ్య స్థిరంగా ఉంచండి.

దశ 5: లేబులింగ్ ఉత్తమ పద్ధతులు

స్పష్టమైన మార్గదర్శకాలను నిర్వచించండి: సరైన మరియు సరికాని ఎనోటేషన్‌లు మరియు ఎడ్జ్ కేసుల ఉదాహరణలను చేర్చండి.

హాట్‌కీలను ఉపయోగించండి: మీ టూల్స్ కోసం కీబోర్డ్ సత్వరమార్గాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా వేగం మరియు స్థిరత్వాన్ని పెంచండి.

ప్రారంభంలోనే క్రమాంకనం చేయండి: 2–3 లేబులర్‌లు ఒకే 50–100 అంశాలకు ఎనోటేట్ చేయమని చెప్పండి, ఫలితాలను సరిపోల్చండి మరియు గైడ్‌ను మెరుగుపరచండి.

ముందుగా ఎనోటేషన్‌లను జోడించండి: మీకు బేస్‌లైన్ మోడల్ ఉంటే, దిద్దుబాట్లను వేగవంతం చేయడానికి అంచనాలను దిగుమతి చేయండి.

త్రోపుట్‌పుట్ మరియు నాణ్యతను సమతుల్యం చేయండి: వాటాలు ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు ఏకాభిప్రాయం లేదా సమీక్ష క్యూలను ఉపయోగించండి.

మార్గం ద్వారా, స్పష్టమైన, స్థిరమైన ఎనోటేషన్ మార్గదర్శకాలను వ్రాయడానికి లేదా డొమైన్ నాలెడ్జ్‌ను లేబులర్-స్నేహపూర్వక చెక్‌లిస్ట్‌లుగా మార్చడానికి, Sider.AI జట్లు అనుసరించగల మార్పు చరిత్రను ఉంచుతూ సూచనలను త్వరగా రూపొందించగలదు మరియు మెరుగుపరచగలదు.

దశ 6: లేబులర్‌లు, సమీక్షలు మరియు QAని నిర్వహించండి

Label Studio జట్లకు మద్దతు ఇస్తుంది:

నిర్దిష్ట ఎనోటేటర్‌లకు టాస్క్‌లను కేటాయించండి

సమీక్ష/ఆమోద వర్క్‌ఫ్లోలను ప్రారంభించండి

ప్రతి పురోగతిని మరియు లేబులర్ పనితీరును ట్రాక్ చేయండి

ఒప్పందాన్ని కొలవడానికి ఏకాభిప్రాయాన్ని ఉపయోగించండి (టాస్క్‌కు బహుళ ఎనోటేషన్‌లు)

స్పష్టమైన అంగీకార ప్రమాణాలను సెట్ చేయండి (ఉదా., బాక్స్‌ల కోసం IoU థ్రెషోల్డ్, స్పాన్ బౌండరీ రూల్స్, కనీస ఆడియో ప్రాంత వ్యవధి) మరియు సమీక్ష సమయంలో వాటిని అమలు చేయండి.

సాధారణ QA తనిఖీలు:

తప్పిపోయిన లేబుల్‌లు లేదా తప్పు తరగతులు

స్థిరమైన బౌండింగ్ బాక్స్ బిగుతు

NERలో అతివ్యాప్తి చెందుతున్న ఎంటిటీలు

కాలక్రమేణా నిర్వచనాలు మారుతున్నాయి (గైడ్‌ను నవీకరించండి!)

దశ 7: ఎనోటేషన్‌లను ఎగుమతి చేయండి

మీ బ్యాచ్ సిద్ధంగా ఉన్నప్పుడు, శిక్షణ కోసం ఎనోటేషన్‌లను ఎగుమతి చేయండి. Label Studio అంతర్గతంగా JSONలో ఎనోటేషన్‌లను నిల్వ చేస్తుంది మరియు బహుళ ఫార్మాట్‌లకు ఎగుమతి చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ప్రస్తుత జాబితా మరియు దశల కోసం అధికారిక ఎగుమతి పత్రాలను చూడండి.

విలక్షణమైన ఫార్మాట్‌లు ఉన్నాయి:

ముడి Label Studio JSON (అత్యంత పూర్తి మరియు నష్టం లేనిది)

COCO (డిటెక్షన్/సెగ్మెంటేషన్ కోసం)

YOLO (ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ కోసం)

Pascal VOC

సరళమైన పనుల కోసం CSV/TSV

ముఖ్యమైన గమనికలు:

కొన్ని టూల్స్ (ఉదా., బ్రష్/సెగ్మెంటేషన్‌లు) కొన్ని ఫార్మాట్‌లకు స్పష్టంగా మ్యాప్ చేయబడవు—COCO మరియు YOLO ఉచిత-రూపం బ్రష్‌లకు నేరుగా మద్దతు ఇవ్వకపోవచ్చు. సెగ్మెంటేషన్ ఎగుమతి హెచ్చరికలపై సమాజ మార్గదర్శకత్వాన్ని చూడండి.

Label Studio JSONని YOLOకి మార్చడానికి కన్వర్టర్‌లు ఉన్నాయి, అయితే ఉపయోగించిన లేబులింగ్ టూల్ మరియు మీరు నిలుపుకున్న మెటాడేటాపై ఆధారపడి అంతరాలు ఏర్పడవచ్చు.

ఆచరణాత్మక ఎగుమతి ప్రవాహం:

ప్రారంభంలో చిన్న పరీక్ష ఎగుమతిని అమలు చేయండి; మీ శిక్షణా స్క్రిప్ట్ దాన్ని పార్స్ చేస్తుందో లేదో ధృవీకరించండి.

మీ ఎగుమతి ప్రీసెట్‌ను లాక్ చేయండి (తరగతి క్రమం, రిజల్యూషన్ అంచనాలు మొదలైనవి).

పునరుత్పత్తి కోసం ఏదైనా మార్పిడి దశలను (స్క్రిప్ట్‌లు, వెర్షన్ హాష్‌లు) డాక్యుమెంట్ చేయండి.

దశ 8: మీ ML పైప్‌లైన్‌తో అనుసంధానించండి

పూర్తయిన ఎనోటేషన్‌లను మీ శిక్షణా ఉద్యోగాల్లోకి లాగడానికి APIని ఉపయోగించండి.

స్ప్లిట్‌లను నిర్ధారించండి: టాస్క్‌లకు split: train/val/test వంటి మెటాడేటాను జోడించండి.

ప్రతిదాన్ని వెర్షన్ చేయండి: డేటాసెట్ మానిఫెస్ట్‌లు, ఎనోటేషన్ ఎగుమతులు, మోడల్ కాన్ఫిగ్‌లు.

లూప్‌ను మూసివేయండి: లోపం విశ్లేషణను అమలు చేయండి, వైఫల్య సమూహాలను గుర్తించండి మరియు రీలేబులింగ్ రౌండ్‌లను షెడ్యూల్ చేయండి.

వర్క్‌ఫ్లో నమూనా:

సీడ్ సెట్‌కు లేబుల్ చేయండి

బేస్‌లైన్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వండి

మోడల్ లోపాల నుండి కఠినమైన ఉదాహరణలను వెలికితీయండి

లక్ష్యంగా చేసుకున్న స్లైస్‌లను రీలేబుల్ చేయండి

పునరావృతం చేయండి

ఈ యాక్టివ్-లెర్నింగ్ లూప్ బ్రూట్-ఫోర్స్ లేబులింగ్ కంటే వేగంగా నాణ్యతను పెంచుతుంది.

సాధారణ సమస్యలను పరిష్కరించడం

“నా ఎగుమతి YOLO/COCOలోకి లోడ్ అవ్వదు.”

టూల్ అనుకూలతను తనిఖీ చేయండి (ఉదా., బ్రష్‌లు వర్సెస్ పాలిగాన్‌లు). సాధ్యమైనప్పుడు అనుకూలమైన ఆకారాలుగా మార్చండి మరియు ఎగుమతి పత్రాలు మరియు కమ్యూనిటీ గమనికలను సంప్రదించండి.

“లేబుల్‌లు నా శిక్షణా తరగతి క్రమాన్ని సరిపోల్చడం లేదు.”

ప్రారంభంలోనే ఆర్డర్‌ను పరిష్కరించండి. లేబుల్ పేర్లను ప్రామాణీకరించండి మరియు మీ పైప్‌లైన్‌లో మ్యాపింగ్‌ను భద్రపరచండి.

“ఎనోటేటర్‌లు చాలా విభేదిస్తున్నారు.”

క్రమాంకనం రౌండ్‌లను జోడించండి, నియమాలను స్పష్టం చేయండి మరియు ఏకాభిప్రాయం లేదా మధ్యవర్తిత్వ దశలను పరిగణించండి.

“ఎనోటేషన్ నెమ్మదిగా ఉంది.”

ముందుగా ఎనోటేషన్‌లు, హాట్‌కీలు మరియు టూల్-నిర్దిష్ట స్పీడప్‌లను ఉపయోగించండి (ఉదా., ఆటో-సెగ్మెంట్, స్నాపింగ్). తక్కువ-విలువ గల టాస్క్‌లను తొలగించండి.

30 నిమిషాల శీఘ్ర ప్రారంభ చెక్‌లిస్ట్

Label Studioని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి (pip లేదా Docker)

అత్యంత సంబంధిత టెంప్లేట్‌తో ప్రాజెక్ట్‌ను సృష్టించండి

50–100 నమూనా అంశాలను దిగుమతి చేయండి

ఎడ్జ్ కేసులు మరియు ఉదాహరణలతో మార్గదర్శకాలను రూపొందించండి

క్రమాంకనం బ్యాచ్ కోసం ఇద్దరు లేబులర్‌లను కేటాయించండి

విభేదాలను సమీక్షించండి మరియు నియమాలను నవీకరించండి

మీ శిక్షణా కోడ్‌లోకి ఎగుమతిని పరీక్షించండి

స్కేలింగ్ ప్రారంభించండి

అధికారిక, సంక్షిప్త నడక కోసం, “ప్రారంభించడం” మరియు “శీఘ్ర ప్రారంభం” గైడ్‌ను మళ్లీ సందర్శించండి.

పవర్ యూజర్ల కోసం అధునాతన చిట్కాలు

అనుకూల విడ్జెట్‌లు: డొమైన్-నిర్దిష్ట టూల్స్ కోసం ఇంటర్‌ఫేస్‌ను విస్తరించండి.

వెబ్‌హుక్‌లు: టాస్క్‌లు పూర్తయినప్పుడు ఉద్యోగాలను ట్రిగ్గర్ చేయండి (ఉదా., మార్పిడులు లేదా మోడల్ శిక్షణను ప్రారంభించండి).

మోడల్-సహాయక లేబులింగ్: మాన్యువల్ పనిని తగ్గించడానికి మీ స్వంత లేదా క్లౌడ్ మోడళ్ల నుండి ముందుగా లేబుల్‌లను ఉపయోగించండి.

డేటా గోప్యత: నియంత్రించబడే డేటాసెట్‌ల కోసం ఆన్-ప్రిమ్, పరిమిత ఎగుమతులు మరియు లాగ్ యాక్సెస్‌ను అమలు చేయండి.

విశ్లేషణలు: వాలును గుర్తించడానికి తరగతి పంపిణీ మరియు లేబులర్ కొలమానాల ద్వారా ట్రాక్ చేయండి.

ముగింపు: ప్రోటోటైప్ నుండి ఉత్పత్తి-సిద్ధంగా ఉన్న డేటాసెట్‌ల వరకు

Label Studio మీరు భావన నుండి స్థిరమైన శిక్షణా డేటాకు త్వరగా వెళ్లడానికి సహాయపడుతుంది: టెంప్లేట్‌ను ఎంచుకోండి, మీ స్కీమాను నిర్వచించండి, మీ బృందాన్ని క్రమాంకనం చేయండి మరియు మీ మోడళ్లకు అవసరమైన ఫార్మాట్‌లలో ఎగుమతి చేయండి. మీ మార్గదర్శకాలను సజీవంగా ఉంచండి, ఎగుమతులను ముందుగానే ధృవీకరించండి మరియు యాక్టివ్ లెర్నింగ్‌తో లూప్‌ను మూసివేయండి. ఆ అలవాట్లతో, మీరు ఫార్మాట్‌లతో కుస్తీ పట్టడానికి తక్కువ సమయం గడుపుతారు మరియు పని చేసే మోడళ్లను రవాణా చేయడానికి ఎక్కువ సమయం గడుపుతారు.

లోతైన డైవ్‌లు మరియు టెంప్లేట్‌ల కోసం, చూడండి:

Label Studio హోమ్‌పేజీ

ప్రారంభ ట్యుటోరియల్

శీఘ్ర ప్రారంభ గైడ్

ఎగుమతి ఫార్మాట్‌లు మరియు హెచ్చరికలు

FAQ

Q1:Label Studio దేనికి ఉపయోగించబడుతుంది? Label Studio అనేది చిత్రాలు, టెక్స్ట్, ఆడియో, టైమ్ సిరీస్ మరియు వీడియోలను ఎనోటేట్ చేయడానికి ఒక ఓపెన్-సోర్స్ ప్లాట్‌ఫామ్. ఇది అనుకూల లేబులింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను రూపొందించడానికి మరియు మీ ML శిక్షణా పైప్‌లైన్‌లు ఉపయోగించగల ఫార్మాట్‌లకు ఎనోటేషన్‌లను ఎగుమతి చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

Q2:Label Studioలో నేను కొత్త ప్రాజెక్ట్‌ను ఎలా ప్రారంభించగలను? UI నుండి ప్రాజెక్ట్‌ను సృష్టించండి, మీ టాస్క్‌కు సరిపోయే టెంప్లేట్‌ను ఎంచుకోండి మరియు లేబులింగ్ కాన్ఫిగ్‌ను అనుకూలీకరించండి. ఆపై డేటాను దిగుమతి చేయండి (స్థానిక ఫైల్‌లు, URLలు లేదా క్లౌడ్ స్టోరేజ్) మరియు టాస్క్‌లను ఎనోటేటర్‌లకు కేటాయించండి.

Q3:Label Studio ఏ ఎగుమతి ఫార్మాట్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది? మీరు ముడి JSONతో పాటు COCO, YOLO, Pascal VOC మరియు CSV/TSV వంటి ఫార్మాట్‌లను ఎగుమతి చేయవచ్చు. కొన్ని టూల్స్ (బ్రష్ మాస్క్‌ల వంటివి) అన్ని ఫార్మాట్‌లకు మ్యాప్ చేయకపోవచ్చు; వివరాల కోసం ఎగుమతి పత్రాలను తనిఖీ చేయండి.

Q4:Label Studioలో లేబులింగ్‌ను నేను ఎలా వేగవంతం చేయగలను? బేస్‌లైన్ మోడల్ నుండి ముందుగా ఎనోటేషన్‌లను ఉపయోగించండి, హాట్‌కీలను నేర్చుకోండి మరియు మీ లేబుల్ స్కీమాను సరళీకృతం చేయండి. రీవర్క్‌ను తగ్గించడానికి క్రమాంకనం రౌండ్‌లను అమలు చేయండి మరియు లోపాలను ముందుగానే గుర్తించడానికి సమీక్ష ప్రమాణాలను సెట్ చేయండి.

Q5:నేను Label Studioని జట్టుతో అమలు చేయగలనా? అవును. ఎనోటేటర్‌లకు టాస్క్‌లను కేటాయించండి, సమీక్షలను ప్రారంభించండి మరియు ఏకాభిప్రాయాన్ని కొలవడానికి ఏకాభిప్రాయాన్ని ఉపయోగించండి. డేటా మరియు ఎనోటేషన్‌లను నమ్మదగిన బ్యాకెండ్‌లలో నిల్వ చేయండి మరియు వెబ్‌హుక్‌లు లేదా APIతో ఎగుమతులను ఆటోమేట్ చేయండి.