Det3D

Det3d

Uma base de código geral de detecção de objeto 3D em Pytorch.

1. Introdução

O Det3D é a primeira caixa de ferramentas de detecção de objetos 3D que fornece implementações de caixa de muitos algoritmos de detecção de objetos 3D, como PointPillars, Second, Pixor, etc, bem como métodos de ponta nos principais benchmarks como Kitti (VIP) e Nuscenes (CBGs). Os principais recursos do det3d incluem os seguintes aspectos:

• Suporte de conjuntos de dados multi: Kitti, Nuscena, Lyft
• Zoológico de modelo baseado em pontos e baseado em pontos
• Desempenho de última geração
• DDP & SYNCBN

2. Instalação

Consulte Instalation.md.

3. Iniciar rápido

Por favor, consulte o getter_started.md.

4. Modelo Zoológico

4.1 nuscênios

	mapa	amigo	Mase	maoe	mave	maae	Ns	ckpt
CBGS	49.9	0,335	0,256	0,323	0,251	0,197	61.3	link
Pointpillar	41.8	0,363	0,264	0,377	0,288	0,198	56.0	link

O modelo original e os arquivos de previsão estão disponíveis no CBGS ReadMe.

4.2 Kitti

Segundo no conjunto de dados Kitti (Val)

 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

Pointpillars no conjunto de dados Kitti (Val)

 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 Waymo

5. funcionalidade

• Modelos
  • Voxelnet
  • SEGUNDO
  • Pointpillars
• Características
  • Aprendizagem de tarefas múltiplas e aprendizado de várias tarefas
  • Treinamento e validação distribuídos
  • Syncbn
  • Dimensões de âncora flexíveis
  • Tensorboardx
  • Checkpointer & breakpoint continuam
  • Visualização independente
  • Afinar
  • Treinamento e validação em várias escalas
  • ROI girado alinhado

6. Lista de TODO

• A ser liberado

  • CGBS no conjunto de dados Lyft (Val)

• Modelos

  • Pointrcnn
  • Pixor

7. Coloque a contribuição.

• Suporte o conjunto de dados Waymo.
• Adicione outros modelos de detecção / segmentação 3D, como VoteNet, STD, etc.

8. Desenvolvedores

Benjin Zhu, Bingqi MA

9. Licença

O DET3D é liberado sob os licenes do Apache.

10. Citação

O Det3D é uma base de código derivada dos CBGs, se você achar esse trabalho útil em sua pesquisa, considere citar:

 @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. Reconhecimento

• mmDetecção
• MMCV
• Second.pytorch
• Maskrcnn_benchmark