mmdetection3d
v1.4.0 Release
Dokumentasi | Instalasi | ? Model Zoo | ? Perbarui berita | Proyek yang sedang berlangsung | Masalah pelaporan
Bahasa Inggris | 简体中文
MMDetection3D adalah kotak alat deteksi objek open source berdasarkan Pytorch, menuju platform generasi berikutnya untuk deteksi 3D umum. Ini adalah bagian dari proyek OpenMmLab.
Cabang utama bekerja dengan Pytorch 1.8+ .
Dukungan Detektor Multi-Modalitas/Modalitas Tunggal di luar kotak
Ini secara langsung mendukung detektor multi-modalitas/modalitas tunggal termasuk MVXNet, VoteNet, PointPillars, dll.
Dukung deteksi 3D dalam ruangan/luar ruangan di luar kotak
Ini secara langsung mendukung dataset deteksi 3D indoor dan outdoor yang populer, termasuk Scannet, Sunrgb-D, Waymo, Nuscenes, Lyft, dan Kitti. Untuk dataset Nuscenes, kami juga mendukung dataset nuimages.
Integrasi alami dengan deteksi 2D
Semua model sekitar 300+, metode 40+ makalah , dan modul yang didukung dalam mMDeteksi dapat dilatih atau digunakan dalam basis kode ini.
Efisiensi tinggi
Ini melatih lebih cepat dari basis kode lainnya. Hasil utamanya seperti di bawah ini. Detail dapat ditemukan di Benchmark.md. Kami membandingkan jumlah sampel yang dilatih per detik (semakin tinggi, semakin baik). Model yang tidak didukung oleh basis kode lain ditandai oleh ✗ .
| Metode | Mmdetection3d | OpenPCDET | votenet | Det3d |
|---|---|---|---|---|
| Votenet | 358 | ✗ | 77 | ✗ |
| Pointpillars-car | 141 | ✗ | ✗ | 140 |
| Pointpillars-3class | 107 | 44 | ✗ | ✗ |
| KEDUA | 40 | 30 | ✗ | ✗ |
| Bagian-A2 | 17 | 14 | ✗ | ✗ |
Seperti MMDetection dan MMCV, MMDetection3D juga dapat digunakan sebagai perpustakaan untuk mendukung berbagai proyek di atasnya.
Dalam versi 1.4, MMDetecion3D merefleksikan dataset Waymo dan mempercepat preprocessing, pengaturan pelatihan/pengujian, dan evaluasi dataset Waymo. Kami juga memperluas dukungan untuk berbasis kamera, seperti model deteksi objek monokular dan BEV, 3D di Waymo. Deskripsi terperinci tentang informasi data Waymo disediakan di sini.
Selain itu, dalam versi 1.4, MMDetection3D menyediakan Waymo-Mini untuk membantu pengguna masyarakat memulai dengan Waymo dan menggunakannya untuk pengembangan iteratif cepat.
v1.4.0 dirilis pada 8/1/2024 ：
projectsprojectsv1.3.0 dirilis pada 18/10/2023:
projectsv1.2.0 dirilis pada 4/7/2023
mmdet3d/configsprojectsmimv1.1.1 dirilis dalam 30/5/2023:
projectsprojectsSilakan merujuk ke instalasi untuk instruksi instalasi.
Untuk panduan pengguna terperinci dan panduan lanjutan, silakan merujuk ke dokumentasi kami:
Hasil dan model tersedia di kebun binatang model.
| Tulang punggung | Kepala | Fitur |
|
|
|
| Deteksi objek 3D berbasis LiDAR | Deteksi objek 3D berbasis kamera | Deteksi objek 3D multi-modal | Segmentasi Semantik 3D |
|
|
|
|
| Resnet | Vovnet | Swin-t | PointNet ++ | KEDUA | DGCNN | Regnetx | DLA | Minkresnet | Silinder3d | Minkunet | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KEDUA | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Pointpillars | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Freeanchor | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Votenet | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| H3dnet | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| 3DSSD | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Bagian-A2 | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Mvxnet | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Centerpoint | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| SSN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Imvotenet | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Fcos3d | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| PointNet ++ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Free-Free-3d | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Imvoxelnet | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| PACONV | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| DGCNN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| MEROKOK | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| PGD | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Monoflex | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| SA-SSD | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Fcaf3d | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ |
| PV-RCNN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Silinder3d | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ |
| Minkunet | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| Spvcnn | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| Bevfusion | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Centerformer | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Tr3d | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ |
| Detr3d | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Petr | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Tpvformer | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
CATATAN: Semua model sekitar 500+, metode 90+ makalah dalam deteksi 2D yang didukung oleh MMDeteksi dapat dilatih atau digunakan dalam basis kode ini.
Silakan merujuk ke FAQ untuk pertanyaan yang sering diajukan.
Kami menghargai semua kontribusi untuk meningkatkan MMDetection3D. Silakan merujuk ke Contributing.MD untuk Pedoman yang Berkontribusi.
MMDetection3D adalah proyek open source yang disumbangkan oleh para peneliti dan insinyur dari berbagai perguruan tinggi dan perusahaan. Kami menghargai semua kontributor serta pengguna yang memberikan umpan balik yang berharga. Kami berharap bahwa kotak alat dan tolok ukur dapat melayani komunitas riset yang berkembang dengan menyediakan toolkit yang fleksibel untuk menerapkan kembali metode yang ada dan mengembangkan detektor 3D baru mereka sendiri.
Jika Anda menemukan proyek ini berguna dalam penelitian Anda, silakan pertimbangkan 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}
}Proyek ini dirilis di bawah lisensi Apache 2.0.
