3d-bat / 257star

https://github.com/walzimmer/3d-bat
github写明了标注流程方法。

支持 PCD 点云渲染和基本立方体标注功能的标注工具.
https://arxiv.org/pdf/1905.00525.pdf

在本文中，我们专注于在新型 3D 边界框注释工具箱 (3D BAT) 的帮助下获取 2D 和 3D 标签，以及道路上物体的轨迹 ID。我们基于 Web 的开源 3D BAT 包含多项智能功能，以提高可用性和效率。

例如，此注释工具箱支持使用插值对轨迹进行半自动标记，这对于跟踪、运动规划和运动预测等下游任务至关重要。
此外，通过将注释从 3D 空间投影到图像域中，可以自动获得所有相机图像的注释。
除了原始图像和点云馈送外，还提供由顶视图（鸟瞰图）、侧视图和前视图组成的主视图，可用于从不同角度观察感兴趣的对象。我们的方法与其他公开可用的注释工具的比较表明，使用我们的工具箱可以更快、更有效地获得 3D 注释。

支持点云渲染，2D 俯视图，立方体标注

point-cloud-annotation-tool /266star

https://github.com/springzfx/point-cloud-annotation-tool
支持点云数据加载、保存与可视化
支持点云数据选择
支持3D BOX框生成
支持KITTI-bin格式数据

win10下安装参考https://blog.csdn.net/qq_30460905/article/details/104349571?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-3.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-3.no_search_link

SUSTechPoints /131star

https://github.com/naurril/SUSTechPOINTS

点云渲染, 3视图, 2D 相机图, 交互较流畅，半自动框注释（需要额外的包）自动对象跟踪 ID 生成

LabelHub

支持所有类型的图片标注
支持2D图像（.jpg和.png文件）的3视图映射
支持LIDAR生成的3D点云（.pcd文件）中目标的标注
支持3D BOX框生成
预置训练模型可进行目标自动识别，贴边等。
WEB端，免费体验地址：http://labelhub.cn/

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