labelCloud

多功能3D点云标注工具支持多种文件格式

标注工具 3D边界框点云 labelCloud Python Github 开源项目

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。

文档

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

Open3D-PointNet2-Semantic3D - 使用Open3D和PointNet++进行高效3D数据处理与语义分割

GithubOpen3DPointNet++Semantic3D开源项目机器学习语义分割

该项目演示了如何使用Open3D与PointNet++进行3D点云的加载、预处理及语义分割，提供了高效的点云操作方法和训练预测流程，为Semantic3D数据集提供了简洁优化的基准实现，适用于深度学习应用的快速开发。

doccano - 开源多功能文本标注平台

GithubRESTful APIdoccano协作标注开源工具开源项目文本标注

doccano是一个开源文本标注平台，支持多种任务类型，包括文本分类、序列标注和序列到序列。该工具提供协作标注、多语言支持和移动端兼容等特性，适用于情感分析、命名实体识别和文本摘要等领域。用户能够快速创建项目并上传数据，高效构建数据集。doccano提供多种部署选项，如pip安装、Docker容器和云平台一键部署，方便用户根据需求选择。

ILCC - 3D激光雷达与相机自动外参标定方法

3D重建GithubLiDAR开源项目点云处理相机标定计算机视觉

ILCC是一个开源项目，提供基于激光反射强度的3D激光雷达和相机自动外参标定方法。项目功能包括点云分割、棋盘格检测、角点提取和外参优化，支持多种激光雷达型号。ILCC适用于全景和单目相机标定，提供3D点云可视化工具。项目附有使用说明和示例数据，便于研究人员使用。

LL3DA - 3D环境下的多模态语言和视觉互动助手

3D环境3D语言模型GithubLL3DA开源项目点云视觉交互

LL3DA是一种大型语言3D助手，能够在复杂的3D环境中响应视觉和文本交互。现有的多模态模型在3D场景理解中的挑战使得LL3DA采用点云直接作为输入，从而减少计算负担并提升性能。实验结果表明，LL3DA在3D密集描述和3D问答任务上优于其他3D视觉语言模型。其开源代码和预训练模型权重允许用户训练定制模型，并进一步拓展到更大规模的3D视觉语言基准上。

OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架支持多种先进算法和数据集

3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云

OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。

pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库

3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习

PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。

distilabel - AI数据合成与反馈框架

AI反馈DistilabelGithub开源社区开源项目数据合成高质量数据

Distilabel是专为AI工程师设计的开源框架，用于数据合成和反馈。该框架提供高质量输出、数据所有权和高效性，适用于预测和生成模型。通过提升数据质量和整合多种LLM反馈，Distilabel提高AI输出质量。支持与最新研究的整合，确保灵活性、可扩展性和容错能力。欢迎加入开源社区，参与数据集和模型的构建，享受社区资源和支持。

Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架

3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练

Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。

MeshLib - 高性能3D数据处理和计算机视觉库

3D数据处理GithubMeshLib开源项目点云处理网格操作计算机视觉

MeshLib是一个注重简洁性和高性能的3D数据处理库，支持点云、网格和体积等数据结构。该库提供丰富的计算算法，涵盖数学基础、3D数据处理、布尔运算和问题修复等功能。MeshLib可通过Python和.NET集成，并支持pip或NuGet安装。这个开源库适用于机器人自动化、自动驾驶以及工业、医疗和科学领域的各种计算机视觉应用。

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