Det3D

det3d

Pytorchの一般的な3Dオブジェクト検出コードベース。

1。はじめに

DET3Dは、PointPillars、2番目、Pixorなどの多くの3Dオブジェクト検出アルゴリズムのボックス実装と、Kitti（VIP）やNuscenes（CBGS）などの主要なベンチマークの最先端の方法を提供する最初の3Dオブジェクト検出ツールボックスです。 Det3Dの主要な機能には、次の側面が含まれます。

• マルチデータセットのサポート：Kitti、Nuscenes、Lyft
• ポイントベースおよびボクセルベースのモデル動物園
• 最先端のパフォーマンス
• ddp＆syncbn

2。インストール

Instalation.mdを参照してください。

3。クイックスタート

gets_started.mdを参照してください。

4。モデル動物園

4.1 Nuscenes

	地図	メイト	マーズ	マオエ	メイブ	マアー	nds	ckpt
CBGS	49.9	0.335	0.256	0.323	0.251	0.197	61.3	リンク
ポイントピラー	41.8	0.363	0.264	0.377	0.288	0.198	56.0	リンク

元のモデルと予測ファイルは、CBGS READMEで利用できます。

4.2キッティ

Kitti（Val）データセットの2番目

 car  AP @0.70, 0.70,  0.70:
bbox AP:90.54, 89.35, 88.43
bev  AP:89.89, 87.75, 86.81
3d   AP:87.96, 78.28, 76.99
aos  AP:90.34, 88.81, 87.66

Kitti（VAL）データセットのポイントピラー

 car  [email protected],  0.70,  0.70:
bbox AP:90.63, 88.86, 87.35
bev  AP:89.75, 86.15, 83.00
3d   AP:85.75, 75.68, 68.93
aos  AP:90.48, 88.36, 86.58

4.3 Lyft

• Lyft Config

4.4ウェイモ

5。機能

• モデル
  • voxelnet
  • 2番
  • ポイントピラー
• 特徴
  • マルチタスク学習とマルチタスク学習
  • 分散トレーニングと検証
  • syncbn
  • 柔軟なアンカー寸法
  • tensorboardx
  • CheckPointer＆Breakpointの継続
  • 自己完結型の視覚化
  • 微調整
  • マルチスケールトレーニングと検証
  • 回転したROIアライメント

6。TODOリスト

• リリースされる

  • Lyft（VAL）データセットのCGB

• モデル

  • pointrcnn
  • pixor

7。貢献を求めてください。

• Waymoデータセットをサポートします。
• 投票、STDなど、他の3D検出 /セグメンテーションモデルを追加します。

8。開発者

Benjin Zhu、Bingqi Ma

9。ライセンス

Det3DはApacheライセンの下でリリースされます。

10。引用

Det3DはCBGの派生コードベースです。この作業が研究で役立つと思う場合は、引用を検討してください。

 @article{zhu2019class,
  title={Class-balanced Grouping and Sampling for Point Cloud 3D Object Detection},
  author={Zhu, Benjin and Jiang, Zhengkai and Zhou, Xiangxin and Li, Zeming and Yu, Gang},
  journal={arXiv preprint arXiv:1908.09492},
  year={2019}
}

11。謝辞

• mmdeTection
• MMCV
• Second.pytorch
• maskrcnn_benchmark