LabelAny3D

一张普通照片，自动标出任意物体的3D框

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 9 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 136
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源研究项目，免费使用

项目预览

LabelAny3D 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队UVA-Computer-Vision-Lab
官网地址https://uva-computer-vision-lab.github.io/LabelAny3D
GitHubhttps://github.com/UVA-Computer-Vision-Lab/LabelAny3D
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源研究项目，免费使用
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型3d-labelling,monocular-3d-detection
GitHub 星标★ 136
上线时间2025-10-23 00:00:00
代码更新2026-08-23
仓库体积291.3 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态维护中
收录时间2026-09-18
浏览次数1

项目介绍

LabelAny3D 是 NeurIPS 2025 收录的开源项目，面向野外场景下的三维目标标注任务。它解决的核心问题是：现有 3D 标注方案通常依赖激光雷达、多视角图像或人工逐帧标注，成本高且难以扩展到开放世界。该项目利用单目图像进行三维检测与标注，让用户只需输入普通图片，即可对任意物体生成 3D 框、位置和朝向等标签。核心能力包括开放词汇的 3D 目标定位、单目 3D 检测推理，以及面向数据标注流程的自动化生成。项目以 Python 实现，代码结构围绕 3D 标注与单目 3D 检测展开，适合研究者快速复现和二次开发。作为早期项目，它更偏向方法验证与工具原型，为自动驾驶、机器人感知和具身智能等需要大量 3D 标注数据的领域提供低成本方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-18 · 当前星标 ★ 136

核心亮点

  • 支持开放词汇的任意物体3D标注，不局限于预定义类别
  • 仅用单目图像即可完成3D检测，无需激光雷达等昂贵传感器
  • NeurIPS 2025 论文配套开源，方法有学术背书，便于复现与扩展

不足之处

  • 项目处于早期，星标仅134，社区生态和文档完善度有限
  • 单目3D检测在深度估计上存在固有误差，复杂遮挡场景精度待验证

适用场景

  • 自动驾驶感知数据集的3D框自动预标注
  • 机器人抓取与具身智能训练数据的3D标注
  • 普通图像/视频的3D内容创作与场景理解

替代项目

Detectron2、MMDetection3D

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