3D边界框标注工具箱(3D-BAT) 使用指南

3D边界框标注工具箱(3D-BAT) 使用指南

3d-bat 3D Bounding Box Annotation Tool (3D-BAT) Point cloud and Image Labeling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3d-bat

项目介绍

3D边界框标注工具箱(3D-BAT)是一款专为点云和图像设计的3D标注工具，它提供了一个全面的解决方案，用于全包围数据的半自动化、基于Web的标注。自2019年首次发布以来，3D-BAT已经进化成为一个功能丰富的平台，支持AI辅助标注、批处理编辑、自动追踪等高级特性。它旨在加速三维物体检测中的数据标注过程，并通过其灵活的界面适应多种传感器输入。

快速启动

环境准备与安装

1. 安装npm（根据操作系统选择相应方法）:

   • Linux: sudo apt-get install npm
   • Windows: 访问Node.js官网下载并安装。
   • macOS: 可通过TeamTreeHouse博客指导完成安装。

2. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/walzimmer/3d-bat.git && cd 3d-bat
   

3. Python依赖包安装（建议在虚拟环境中操作）:

   conda create -n 3d-bat python=3.11.3
   conda activate 3d-bat
   pip install -r requirements.txt
   conda install -c conda-forge nodejs=10.13.0
   

4. Node.js依赖项:

   npm install
   

5. 启动后端服务与前端应用:

   npm run start-server
   npm run start
   

   这将自动打开浏览器访问应用，若需指定浏览器，请修改package.json中对应设置。

应用案例和最佳实践

• 在自动驾驶汽车研究中，使用3D-BAT对激光雷达(LiDAR)和摄像头捕获的数据进行精确标注，以训练对象识别模型。
• 实现高效的团队协作，通过Web界面允许不同地点的注标员同时工作在同一项目上。
• 利用AI辅助标注功能加快标注速度，尤其是对于重复性高的场景标记。
• 教育领域中作为教学资源，让学生理解3D空间内物体检测和标注的重要性。

典型生态项目

虽然特定的“典型生态项目”直接提及较少，但3D-BAT被广泛应用于多模态数据集的创建，如交通场景分析、城市感知项目等。例如，可以与基础设施监控系统结合，利用该工具标注大型数据集，以支持智能交通系统的研究。此外，由于其开放源码和可定制性，3D-BAT常常成为学术界和工业界进行3D物体检测算法测试床的重要组成部分，促进了V2X(车对外界通信技术)和智慧城市项目的发展。

通过以上步骤，您可以迅速开始使用3D-BAT进行高效的3D标注任务，无论是科研还是工业应用，3D-BAT都提供了强大的工具集合来应对复杂的标注需求。

3d-bat 3D Bounding Box Annotation Tool (3D-BAT) Point cloud and Image Labeling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3d-bat