label-studio 설치 및 local storage file upload

 

딥러닝 하려면 데이터 라벨링이 (반)필수 이다. 

(Zero-shot들도 있지만 그건 너무 크기가 크니까!)

 

그래서 labeling 을 해야되는데 옛날에는 Labelme LabelImg 이런걸 써서 했다면 요즘은 Label-Studio라고 아주 좋은 툴이 있다.

 

 

https://labelstud.io/

Open Source Data Labeling | Label Studio

 

위 홈페이지에서 설치방법을 확인하고 진행하면 되는데 

 

pip install label-studio 하고 

 

label-studio를 terminal에 입력하면 끝이다 설치도 쉽고 쓰기도 쉽다. 

 

문제는 그냥 사용하면 localfile을 사용할 수 없다. 

 

이유는 이 SW 자체가 Web 기반이라서 Cloud Server에서 데이터를 가져오도록 설계되어 있기 때문이다. 

 

적절한 방법은 Cloud에서 가져오는거겠지만 나처럼 작은 프로젝트, 파일럿 프로젝트 간단하게 할때는 그렇게 까지 할 필요가 있나....

 

그래서 local storage에서 쓰는법을 정리한다. 

 

난 삽질을 좀 했는데 생각보다 간단하다. 

 

https://labelstud.io/guide/storage.html#Local-storage

Label Studio Documentation — Cloud and External Storage Integration

 

여기를 보자 

 

 

 

꼼꼼하게 살펴보고 해야된다. 

 

우선 label-studio를 실행하기 전에 

 

export LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED=true

 

위 명령어를 터미널에서 실행하던지 .bashrc에 넣자 

 

LABEL_STUDIO가 Local file에 접근하는걸 허용하겠다는 변수를 잡아주는거다.

 

그 다음

 

label-studio를 실행한다. 

 

그리고 프로젝트를 만든 다음

 

 

그 안에서 세팅을 클릭한다. 

 

그리고 이렇게 이동

 

 

 

 

 

잘 선택하고 

 

 

빈공간 잘 채우고 꼭 빨간 박스를 클릭하자 

 

저거 안하면 파일 load가 안된다. 

 

그리고 나면

 

 

 

아래 처럼 박스가 하나 생기는데 Sync Storage를 누르면 불러와 진다. 

 

Project로 돌아가보자 

 

 

 

라벨링 툴이 많이 발전해서 참 쓰기가 좋다. 

 

API 연동해서 Auto labeling도 되는거 같던데 시도해보면 좋을것 같다.