图像images/点云point clouds标注工具汇总
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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！
- 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）
- LabelImg
教程：
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/550021453
- https://blog.csdn.net/knighthood2001/article/details/125883343
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》
标注工具：https://github.com/ch-sa/labelCloud
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.
标注教程：三维点云——数据标注_Dujing2019的博客-CSDN博客_点云
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