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HuangCongQing/awesome-data-labeling-tools

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图像images/点云point clouds标注工具汇总

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yuque_diagram (1)

自动驾驶相关交流群,欢迎扫码加入:自动驾驶感知(PCL/ROS+DL):技术交流群汇总(新版)

创建一个知识星球 【自动驾驶感知(PCL/ROS+DL)】 专注于自动驾驶感知领域,包括传统方法(PCL点云库,ROS)和深度学习(目标检测+语义分割)方法。同时涉及Apollo,Autoware(基于ros2),BEV感知,三维重建,SLAM(视觉+激光雷达) ,模型压缩(蒸馏+剪枝+量化等),自动驾驶模拟仿真,自动驾驶数据集标注&数据闭环等自动驾驶全栈技术,欢迎扫码二维码加入,一起登顶自动驾驶的高峰! image

图像标注开源工具

  1. labelme(常用)

对图像进行多边形,矩形,圆形,多段线,线段,点形式的标注(可用于目标检测,图像分割,等任务)。 对图像进行进行 flag 形式的标注(可用于图像分类 和 清理 任务)。 视频标注 生成 VOC 格式的数据集(for semantic / instance segmentation) 生成 COCO 格式的数据集(for instance segmentation)

  1. LabelImg

教程:

点云标注开源工具

1.PCAT 只显示点云,可以标注目标以及道路边界点,生成.txt文件.(常用)

2.supeivise 在线标注,只能标注目标,很准确,生成.json文件

3.L-CAS 只显示点云,只能标注目标

4.LATTE 显示图像以及点云,但是只是标注点云2D的目标边界框并生成对应图像的语义分割信息.

5.semantic-segmentation-editor 点云语义分割标注工具

6.Point-Cloud-Annotation-Tool(常用)

用于在点云中注释3D框的工具。支持KITTI-bin格式的点云。注释格式与Applo 3D格式相同。数据示例可在此处找到。

安装:https://blog.csdn.net/r1141207831/article/details/103881962

  • 运行系统:Ubuntu16.04
  • 运行环境:ROS Kinetic
  • 依赖库:pcl 1.8, vtk 8.1, Qt5

Docs: https://www.yuque.com/huangzhongqing/hre6tf/qaauez?singleDoc# 《【det】point_cloud_annotation_tool》

7. ch-sa/labelCloud 点云目标检测标注

标注工具:https://github.com/ch-sa/labelCloud

8. xtreme1

https://github.com/xtreme1-io/xtreme1

Xtreme1 unlocks deep insights into data annotation, curation and ontology management for tackling machine learning challenges in computer vision and LLM. The platform's AI-fueled tools elevate your annotation game to the next level of efficiency, powering your projects in 2D/3D Object Detection, 3D Instance Segmentation and LiDAR-Camera Fusion like never before.

image

8. CloudCompare

标注教程:三维点云——数据标注_Dujing2019的博客-CSDN博客_点云

点云标注的供应商:

1.NIuXie

2.倍赛

3.playment

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