mmdetection3d
v1.4.0 Release
Документация | Установка | ? Модель зоопарка | ? Обновить новости | Продолжающиеся проекты | ? Проблемы отчетности
Английский | 简体中文
MMDetection3D-это набор инструментов для обнаружения объектов с открытым исходным кодом, основанный на Pytorch, к платформе следующего поколения для общего трехмерного обнаружения. Это часть проекта OpenMMLAB.
Основная ветвь работает с Pytorch 1.8+ .
Поддержка мультимодальности/детекторов с одной модальностью вне коробки
Он напрямую поддерживает многомодальность/одномодальные детекторы, включая MVXNET, VoteNet, Pointpillars и т. Д.
Поддержать обнаружение 3D на открытом воздухе.
Он напрямую поддерживает популярные наборы данных для обнаружения 3D в помещении и на открытом воздухе, включая Scannet, Sunrgb-D, Waymo, Nuscenes, Lyft и Kitti. Для набора данных Nuscenes мы также поддерживаем набор данных Nuimages.
Естественная интеграция с 2D -обнаружением
Все модели около 300+, методы из 40+ работ и модули, поддерживаемые в MMDetection, могут быть обучены или использованы в этой кодовой базе.
Высокая эффективность
Он тренируется быстрее, чем другие кодовые базы. Основные результаты, как показано ниже. Подробности можно найти в Benchmark.md. Мы сравниваем количество образцов, обученных в секунду (чем выше, тем лучше). Модели, которые не поддерживаются другими кодовыми базами, отмечены ✗ .
| Методы | Mmdetection3d | OpenPcdet | worteNet | Det3d |
|---|---|---|---|---|
| WorteNet | 358 | ✗ | 77 | ✗ |
| Pointpillars-Car | 141 | ✗ | ✗ | 140 |
| Pointpillars-3Class | 107 | 44 | ✗ | ✗ |
| ВТОРОЙ | 40 | 30 | ✗ | ✗ |
| Часть-А2 | 17 | 14 | ✗ | ✗ |
Как и MMDetection и MMCV, MMDetection3D также может использоваться в качестве библиотеки для поддержки различных проектов поверх этого.
В версии 1.4 Mmdetecion3d рефактаторы набор данных Waymo и ускоряет предварительную обработку, настройку обучения/тестирования и оценку набора данных WayMO. Мы также расширяем поддержку на основе камеры, таких как монокуляр и BEV, 3D-модели обнаружения объектов на Waymo. Подробное описание информации о данных Waymo представлено здесь.
Кроме того, в версии 1.4 MmDetection3D предоставляет Waymo-Mini, чтобы помочь пользователям сообщества начать работу с Waymo и использовать его для быстрого итерационного развития.
v1.4.0 был выпущен в 11.08.2024 ：
projectsprojectsV1.3.0 был выпущен в 18/10/2023:
projectsv1.2.0 был выпущен в 4/7/2023
mmdet3d/configsprojectsmimv1.1.1 был выпущен в 30/5/2023:
projectsprojectsПожалуйста, обратитесь к установке для инструкций по установке.
Для получения подробных руководств по пользователям и расширенных руководств, пожалуйста, обратитесь к нашей документации:
Результаты и модели доступны в модельном зоопарке.
| Альпи | Головы | Функции |
|
|
|
| Обнаружение 3D объекта на основе лидара | Обнаружение 3D-объекта на основе камеры | Многомодальное обнаружение 3D-объекта | 3D семантическая сегментация |
|
|
|
|
| Resnet | Vovnet | SWIN-T | Pointnet ++ | ВТОРОЙ | Dgcnn | Regnetx | DLA | Minkresnet | Cylinder3d | Минкунет | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ВТОРОЙ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Pointpillars | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Freeanchor | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| WorteNet | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| H3DNet | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| 3DSSD | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Часть-А2 | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| MVXNET | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Centerpoint | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| SSN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Imvotenet | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Fcos3d | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Pointnet ++ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Группа свободна-3D | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Imvoxelnet | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Paconv | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Dgcnn | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Дымка | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Pgd | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Монофлекс | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ |
| SA-SSD | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| FCAF3D | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ |
| PV-RCNN | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Cylinder3d | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ |
| Минкунет | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| Spvcnn | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| Bevfusion | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Центр | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Tr3d | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ |
| Detr3d | ✓ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| Петр | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| TPVFormer | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
ПРИМЕЧАНИЕ. Все модели около 500+, методы 90+ работ в 2D -обнаружении, поддерживаемых MMDetection, могут быть обучены или использованы в этой кодовой базе.
Пожалуйста, обратитесь к FAQ для часто задаваемых вопросов.
Мы ценим все вклад в улучшение MMDetection3d. Пожалуйста, обратитесь к Anforming.md для руководства.
MMDetection3D - это проект с открытым исходным кодом, который вносится исследователи и инженеры из различных колледжей и компаний. Мы ценим всех участников, а также пользователей, которые дают ценные отзывы. Мы желаем, чтобы инструментальный ящик и эталон могли служить растущему исследовательскому сообществу, предоставив гибкий инструментарий для повторного представления существующих методов и разработки собственных новых 3D -детекторов.
Если вы найдете этот проект полезным в своем исследовании, пожалуйста, рассмотрите цит: 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}
}Этот проект выпущен по лицензии Apache 2.0.
