SUSTechPOINTS跑通3D点云标注流程【免费下载链接】SUSTechPOINTS3D Point Cloud Annotation Platform for Autonomous Driving项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SUSTechPOINTSSUSTechPOINTS是运行在浏览器里的3D点云标注平台面向自动驾驶目标检测与追踪的数据集制作。读完本文你会完成安装、打开一个示例场景并用批量模式把同一目标标注到整段序列产出可直接使用的label文件。安装SUSTechPOINTS并打开第一个场景克隆仓库并启动服务git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SUSTechPOINTS pip install -r requirement.txt python main.py启动后浏览器打开 http://127.0.0.1:8081 即可。如果你要用自动标注功能还需按 安装说明 把预训练模型放进algos/models目录。按示例组织数据每个场景一个目录lidar/放点云、camera/放图片、label/存标注结果再提供calib/标定文件框体就能投影到相机图像上辅助判断。仓库自带的data/example就是一个完整示例直接打开即可练习。主界面中央3D点云视图上方俯视图、左侧侧视图右侧同步显示对应相机图像场景打开后下面这套操作就是日常标注的全部动作。从单帧新建框到批量标注的操作步骤新建一个框在3D视图中右键点中目标从弹出菜单选类别或按住Ctrl拖一个矩形圈住目标框体会自动贴合点云。每个框支持9自由度编辑位置、大小、朝向都可以调。精修朝向与大小选中框后r/f 旋转并自动调整大小g 翻转朝向a/s/d/w 微调位置t 显示轨迹——对着轨迹检查整段序列的朝向是否突变是最快的自检方式。进入批量模式对选中框按 v 进入批量编辑同一目标在多个帧中的实例被同时列出右键选 auto-annotate 让算法补全其余帧3/4 切换帧Ctrls 保存。结果按帧写回场景的label/目录每帧一个 JSON可直接进训练流程。批量编辑模式同一目标在多个帧中的框被并列展示可整组执行自动标注批量算法能不能帮你省事取决于几个操作细节。批量标注同一目标的效率技巧按目标标注而不是按帧一个目标在场景里所有帧标完再换下一个从视野最清晰的一帧起步先手工标两帧给物体一个初始速度再跑批量自动标注把人工确认过的框 finalize下次跑自动算法时参考更可靠视角转乱了就右键选 reset view回到当前帧正上方的俯视位点云太暗用 /− 调点大小行人等小目标先切10Hz数据识别再切回2Hz精修类别标错不用逐帧改改好一帧后点 Sync object type attr 同步全场景完整键位速查见doc/shortcuts_cn.md。自定义标注类别与高频设置改类别和默认尺寸内置30多个类别轿车、行人、叉车、挖掘机等各自的默认尺寸和颜色都写在 public/js/obj_cfg.js加一行配置就能新增类别。同一场景内同时标注汽车、行人、摩托车等多种类别的目标两个高频设置设置里可以切换 LiDAR 与 GPS/UTM 坐标系决定你看到的是车在动还是地在动批量界面太挤时在右上角 config 里调小 Batch mode max box number用翻页按钮浏览其余帧。到这里从安装、打开场景到产出 label JSON 的完整链路就走通了。标注的规范要求距离、属性、ID规则和常见问题去 README_guide.md 查日常按键行为忘了就翻 doc/operations.md两篇配合使用基本不会卡住。【免费下载链接】SUSTechPOINTS3D Point Cloud Annotation Platform for Autonomous Driving项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SUSTechPOINTS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
