基于深度学习的三维点云语义分割（开源免费的语义分割标注工具）

semantic-segmentation-editor简介

用于创建 AI 训练数据集（2D 和 3D）的基于 Web 的标记工具。该工具是在自动驾驶研究的背景下开发的。它支持图像（.jpg 或 .png）和点云（.pcd）。它是一个使用React、 Paper.js和three.js开发的Meteor应用程序。

功能概述

主要标注工具主要包括两种：

1.位图图像标注工具

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2.PCD 点云标注工具

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基于深度学习的三维点云语义分割（开源免费的语义分割标注工具）(3)

快速运行

程序支持windows，linux等系统；支持docker，源码等部署。

本篇介绍在windows下源码运行，环境准备：node14.x

1.安装依赖：Meteor

npm install -g meteor

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ps：因网络问题，安装过程可能会很虐心，坚持住/另辟蹊径。

2.下载源代码

git clone https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor.git

克隆有难度可以直接下载zip包到本地，然后进行解压。

3.安装依赖

cd semantic-segmentation-editor meteor npm install

ps：受网络影响，安装过程可能会比较不友好，需耐心或者自己想办法。

4.修改配置

打开settings.json配置文件，修改images-folder属性：位图图像和pcd文件的根目录；internal-folder：点云二进制分割数据或3d点云文件。

检查Meteor 环境变量以配置应用程序（MONGO_URL、DISABLE_WEBSOCKETS...）

settings.json

{ "configuration": { "images-folder": "d:\\images", // 图片和pcd(点云)文件的根目录 "internal-folder": "d:\\pointcloud_data" // Segmentation data (only 3D) will be stored in this folder }, // The different sets of classes available in the tool // For object classes, only the 'label' field is mandatory // The icon field can be set with an icon from the mdi-material-ui package "sets-of-classes": [ { "name": "Cityscapes", "objects": [ {"label": "VOID", "color": "#CFCFCF"}, {"label": "Road", "color": "#804080", "icon": "Road"}, {"label": "Sidewalk", "color": "#F423E8", "icon": "NaturePeople"}, {"label": "Parking", "color": "#FAAAA0", "icon": "Parking"}, {"label": "Rail Track", "color": "#E6968C", "icon": "Train"}, {"label": "Person", "color": "#DC143C", "icon": "Walk"}, {"label": "Rider", "color": "#FF0000", "icon": "Motorbike"}, {"label": "Car", "color": "#0000E8", "icon": "Car"} }, { ... } ] }

5.启动服务

meteor npm start

运行成功后，打开浏览器，输入url地址：http://localhost:3000，即可进入标注工具。

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