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labelCloud

多功能3D点云标注工具 支持多种文件格式

labelCloud是一个开源的3D点云标注工具,用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式,支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外,labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。

bbox-visualizer - 精确且简便的边界框绘制与标签工具
GithubMIT许可证Python包bbox-visualizer可视化开源项目边界框
bbox-visualizer是一款简便实用的软件包,帮助用户在无需复杂计算的情况下绘制物体的边界框及添加标签。该工具支持多种标签方式,包括顶部标签、内部标签、旗帜样标签以及不透明覆盖标签。用户可以通过Python轻松安装和使用。该软件还支持绘制多个边界框及添加多个标签,非常适合计算机视觉相关任务。遵循MIT开源许可证,用户可自由使用与二次开发。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
labelbee - 专注标注体验的开源渲染和组件库
GithubLabelBee开源项目标注工具渲染库组件库
LabelBee是一个开源项目,专注于优化标注体验。它提供渲染库和组件库,支持快速搭建标注应用。LabelBee具有即拆即用和渲染分离的特点,开发者通过简单配置即可创建自定义标注工具。项目提供详细文档和快速Demo,便于上手使用。采用Apache 2.0许可证,适用于多种标注场景。
WebODM - 生成高精度地图点云和3D模型的无人机影像处理平台
GithubWebODM三维模型图像处理开源软件开源项目无人机
WebODM是一个开源的无人机影像处理平台,可从航拍图像生成地理参考地图、点云、高程模型和纹理3D模型。它支持ODM和MicMac等多个处理引擎,具有用户友好的界面,能处理大规模数据集,并可通过插件扩展功能。WebODM适用于从业余爱好者到专业测绘人员的各类用户,为无人机影像处理提供了一个功能强大且易于使用的开源解决方案。
PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架,在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构,提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割,通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析
一个用于点云分析的深度学习框架,基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API,支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型,便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息,请查阅文档和示例笔记本。
PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展
3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉
PointLLM是一个创新的多模态大语言模型,可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观,而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集,并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力,研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准,并使用三种评估方法进行测试。
label-studio-ml-backend - Label Studio ML Backend 增强数据标注自动化的开源工具
DockerGithubLabel Studio开源项目机器学习后端模型训练预测
Label Studio ML Backend是一个开源SDK,用于将机器学习代码转换为Web服务器。它可与Label Studio实例集成,实现数据标注自动化。支持文本分类、命名实体识别和对象检测等多种模型。具备预标注、交互式标注和模型训练功能。开发者能够自定义ML后端,实现特定的推理逻辑。这个SDK简化了机器学习模型与Label Studio的整合过程,有效提升了数据标注效率。
mmdetection3d - 支持多模态单模态的开源3D目标检测框架
3D目标检测GithubMMDetection3D开源工具箱开源项目点云处理计算机视觉
MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架,基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器,适用于室内外3D检测数据集,可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现,以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究,还可作为库支持各类3D检测应用开发。
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