Det3D

det3d

Pytorch의 일반적인 3D 객체 감지 코드베이스.

1. 소개

DET3D는 PointPillars, Sec det3d의 주요 기능에는 다음과 같은 측면이 포함됩니다.

• 다중 데이터 세트 지원 : Kitti, Nuscenes, Lyft
• 포인트 기반 및 복셀 기반 모델 동물원
• 최신 성과
• DDP & SYNCBN

2. 설치

Instalation.md를 참조하십시오.

3. 빠른 시작

gett._started.md를 참조하십시오.

4. 모델 동물원

4.1 Nuscenes

	지도	친구	마세	Maoe	Mave	Maae	NDS	CKPT
CBG	49.9	0.335	0.256	0.323	0.251	0.197	61.3	링크
포인트 필러	41.8	0.363	0.264	0.377	0.288	0.198	56.0	링크

원래 모델 및 예측 파일은 CBGS ReadMe에서 사용할 수 있습니다.

4.2 키티

Kitti (Val) 데이터 세트에서 두 번째

 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) 데이터 세트의 PointPillars

 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 구성

4.4 Waymo

5. 기능

• 모델
  • 복셀 넷
  • 두번째
  • 포인트 필러
• 특징
  • 다중 작업 학습 및 멀티 태스킹 학습
  • 분산 교육 및 검증
  • Syncbn
  • 유연한 앵커 치수
  • Tensorboardx
  • CheckPointer & BreakPoint 계속
  • 자체 포함 시각화
  • FINETUNE
  • 멀티 스케일 교육 및 검증
  • 회전 된 ROI 정렬

6. TODO 목록

• 출시 될 예정입니다

  • Lyft (Val) 데이터 세트의 CGB

• 모델

  • pointrcnn
  • 픽소

7. 기부금을 요청하십시오.

• Waymo 데이터 세트를 지원합니다.
• Votenet, STD 등과 같은 다른 3D 감지 / 세분화 모델을 추가하십시오.

8. 개발자

Benjin Zhu, Bingqi MA

9. 라이센스

DET3D는 Apache Licenes에서 릴리스됩니다.

10. 인용

DET3D는 CBG의 파생 코드베이스입니다.이 작업이 연구에 유용한 경우 인용을 고려하십시오.

 @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. 인정

• mmdetection
• MMCV
• 두 번째 .pytorch
• Maskrcnn_benchmark