mmdetection3d
v1.4.0 Release
الوثائق | التثبيت | ؟ نموذج حديقة الحيوان | ؟ تحديث الأخبار | مشاريع مستمرة | ؟ القضايا الإبلاغ
الإنجليزية | 简体中文
MMDetection3D هو صندوق أدوات للكشف عن كائن مفتوح المصدر يعتمد على Pytorch ، نحو منصة الجيل التالي للكشف العام ثلاثي الأبعاد. إنه جزء من مشروع OpenMMLAB.
يعمل الفرع الرئيسي مع Pytorch 1.8+ .
دعم أجهزة الكشف عن العدسة المتعددة/الواحدة خارج الصندوق
وهو يدعم مباشرة أجهزة الكشف عن متعدد الوسائط/أحادية الوسائط بما في ذلك MVXNET ، Votenet ، PointPillars ، إلخ.
دعم الاكتشاف ثلاثي الأبعاد داخلي/خارجي خارج الصندوق
وهي تدعم مباشرة مجموعات بيانات الكشف ثلاثية الأبعاد الداخلية والخارجية ، بما في ذلك Scannet و Sunrgb-D و Waymo و Nuscenes و Lyft و Kitti. بالنسبة لمجموعة بيانات Nuscenes ، فإننا ندعم أيضًا مجموعة بيانات Nuimages.
التكامل الطبيعي مع اكتشاف ثنائي الأبعاد
يمكن تدريب أو استخدام جميع النماذج حوالي 300+ وطرق من 40 أوراقًا ، والوحدات النمطية المدعومة في MMDetection أو استخدامها في قاعدة البيانات هذه.
كفاءة عالية
يدرب أسرع من غيرها من قواعد الكود. النتائج الرئيسية كما يلي. يمكن العثور على التفاصيل في Benchmark.MD. قارنا عدد العينات المدربة في الثانية (كلما كان ذلك أفضل). يتم وضع ✗ على النماذج التي لا تدعمها من قبل أحواض الكود الأخرى.
| طُرق | MMDetection3d | OpenPcdet | Votenet | det3d |
|---|---|---|---|---|
| Votenet | 358 | ✗ | 77 | ✗ |
| PointPillars-Car | 141 | ✗ | ✗ | 140 |
| PointPillars-3Class | 107 | 44 | ✗ | ✗ |
| ثانية | 40 | 30 | ✗ | ✗ |
| الجزء-A2 | 17 | 14 | ✗ | ✗ |
مثل MMDetection و MMCV ، يمكن أيضًا استخدام MMDetection3D كمكتبة لدعم مشاريع مختلفة فوقها.
في الإصدار 1.4 ، يقوم MMDETECION3D بإعادة تنشيط مجموعة بيانات Waymo ويسرع معالجة مسبق وإعداد التدريب/الاختبار وتقييم مجموعة بيانات Waymo. نقوم أيضًا بتوسيع الدعم المستند إلى الكاميرا ، مثل نماذج الكشف عن الكائنات أحادية اللون و BEV ، على Waymo. يتم توفير وصف مفصل لمعلومات بيانات Waymo هنا.
علاوة على ذلك ، في الإصدار 1.4 ، يوفر MMDetection3D Waymo-Mini لمساعدة مستخدمي المجتمع على البدء في Waymo واستخدامه للتطوير التكراري السريع.
تم إصدار V1.4.0 في 8/1/2024 ：
projectsprojectsتم إصدار V1.3.0 في 18/10/2023:
projectsتم إصدار v1.2.0 في 4/7/2023
mmdet3d/configsprojectsmimتم إصدار V1.1.1 في 30/5/2023:
projectsprojectsيرجى الرجوع إلى التثبيت للحصول على تعليمات التثبيت.
للحصول على أدلة المستخدم التفصيلية والأدلة المتقدمة ، يرجى الرجوع إلى وثائقنا:
النتائج والنماذج متوفرة في حديقة الحيوان النموذجية.
| العمود الفقري | رؤساء | سمات |
|
|
|
| اكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد المستندة إلى Lidar | الكشف عن الكائنات ثلاثية الأبعاد القائمة على الكاميرا | اكتشاف الكائن ثلاثي الأبعاد متعدد الوسائط | 3D تجزئة الدلالية |
|
|
|
|
| Resnet | vovnet | سوين-تي | PointNet ++ | ثانية | DGCNN | regnetx | DLA | minkresnet | Cylinder3d | مينكونيت | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ثانية | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| PointPillars | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Freeanchor | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Votenet | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| H3dnet | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| 3DSSD | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| الجزء-A2 | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| mvxnet | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| CenterPoint | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| SSN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Imvotenet | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| FCOS3D | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| PointNet ++ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| خالية من المجموعة-3D | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| imvoxelnet | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| باكونف | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| DGCNN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| دخان | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| PGD | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| monoflex | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| SA-SSD | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| FCAF3D | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ |
| PV-RCNN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Cylinder3d | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ |
| مينكونيت | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| SPVCNN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| Bevfusion | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| مركز | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| TR3D | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ |
| detr3d | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| بيتر | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| TPVformer | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
ملاحظة: يمكن تدريب أو استخدام جميع النماذج حوالي 500+ ، طرق من 90+ ورقة في الكشف ثنائي الأبعاد المدعوم من MMDetection أو استخدامها في قاعدة البيانات هذه.
يرجى الرجوع إلى الأسئلة الشائعة للأسئلة التي يتم طرحها بشكل متكرر.
نحن نقدر جميع المساهمات لتحسين MMDetection3D. يرجى الرجوع إلى المساهمة. md للحصول على المبدأ التوجيهي المساهمة.
MMDetection3D هو مشروع مفتوح المصدر الذي يساهم به الباحثون والمهندسون من مختلف الكليات والشركات. نحن نقدر جميع المساهمين وكذلك المستخدمين الذين يقدمون تعليقات قيمة. نتمنى أن يخدم صندوق الأدوات والمعيار مجتمع الأبحاث المتنامي من خلال توفير مجموعة أدوات مرنة لإعادة تنفيذ الأساليب الحالية وتطوير أجهزة الكشف ثلاثية الأبعاد الجديدة الخاصة بهم.
إذا وجدت هذا المشروع مفيدًا في بحثك ، فيرجى النظر في Cite:
@misc{mmdet3d2020,
title={{MMDetection3D: OpenMMLab} next-generation platform for general {3D} object detection},
author={MMDetection3D Contributors},
howpublished = { url {https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d}},
year={2020}
}يتم إصدار هذا المشروع بموجب ترخيص Apache 2.0.
