2 Repos
Tools for annotating volumetric objects within 3D point clouds or depth-aware datasets.
Distinct from Spatial Data Processing: None of the candidates cover the specific task of labeling 3D spatial data for machine learning.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Spatial Data Labeling. Refine with filters or upvote what's useful.
CVAT ist ein Open-Source-Annotationstool für Computer Vision und eine Plattform zur Verwaltung visueller Datensätze. Es bietet eine selbst gehostete Schnittstelle zum Labeln von Bildern, Videos und 3D-Daten, um Datensätze für Vision-KI-Modelle zu erstellen. Die Plattform bietet KI-gestützte Daten-Labeling-Funktionen zur Automatisierung der Erstellung von Masken und Bounding Boxes und nutzt ein Plug-in-System zur Anbindung externer Modelle für maschinelles Lernen. Sie enthält ein konsensbasiertes Qualitätssicherungssystem, das die Genauigkeit von Labels durch den Vergleich unabhängiger Annotationen überprüft. Das System deckt kollaboratives Teammanagement, Projektorganisation durch Aufgabenzerlegung und die Integration von Remote-Cloud-Speichern ab. Es bietet zudem eine REST-API für die programmatische Workflow-Steuerung sowie den Import und Export von Daten in branchenüblichen Formaten.
Provides AI-powered automation to suggest or create visual annotations, significantly reducing manual labeling effort.
CVAT is an open-source, web-based platform designed for annotating images, videos, and 3D point clouds to create high-quality training datasets for machine learning. It functions as a containerized server that orchestrates the entire lifecycle of computer vision data, from initial task creation and manual labeling to quality assurance and final dataset export. The platform distinguishes itself through deep integration with machine learning models, allowing users to deploy custom AI models as serverless functions for automated object detection, tracking, and skeleton annotation. It supports co
Labels volumetric objects within three-dimensional point clouds or depth-aware data to support spatial perception tasks.