2024-11-1 23:26:18
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无论你是做自动驾驶、自然语言处理（NLP），还是计算机视觉、激光雷达点云处理的研究人员，找到合适的AI标注和开发工具，可以极大提升科研效率！今天就为大家梳理几款在不同领域广泛使用的AI标注工具及开发框架，助力你的学术工作快速推进。
各领域AI标注工具推荐
1️⃣ 自然语言处理（NLP）标注工具
Prodigy
适合快速标注大规模文本数据，支持实体识别、情感分析、文本分类等任务。尤其适用于需要生成训练数据的研究人员和NLP开发者。
LightTag
专为团队协作设计的NLP标注工具，支持自动标注、冲突检测等功能，适合学术团队的标注工作。
2️⃣ 计算机视觉标注工具
LabelImg
一个开源的图像标注工具，支持Bounding Box标注，适用于目标检测、图像识别等研究。
SuperAnnotate
强大的视觉数据标注平台，支持2D和3D图像及视频数据标注，适合用于计算机视觉研究中的大规模数据标注。
CVAT (Computer Vision Annotation Tool)
由英特尔开发的开源标注工具，支持图像和视频标注，广泛应用于自动驾驶和视觉检测领域。
3️⃣ 激光雷达（LiDAR）点云标注工具
Autoware
自动驾驶开发必备的开源工具，支持雷达点云数据的处理和标注，适合从事无人驾驶研究的开发者。
LabelFusion
高效的实时点云标注工具，适合机器人和场景理解的研究，支持多视角数据处理，极大提升标注效率。
SemanticKITTI
针对自动驾驶研究的开源标注工具，支持语义分割和物体检测，特别适合使用雷达点云数据集的研究人员。
4️⃣ 自动驾驶标注工具
Apollo
百度开发的自动驾驶平台，集成了大量标注工具，支持激光雷达、摄像头等多种传感器数据的标注和处理，适合自动驾驶领域的研究者。
Scale AI
商业化标注平台，提供高精度的3D点云、图像和视频标注服务，特别适合自动驾驶领域需要大规模数据标注的团队和研究机构。
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