Det3D

det3d

Pytorch中的一般3D对象检测代码库。

1。简介

DET3D是第一个3D对象检测工具箱，可提供许多3D对象检测算法的框实现，例如Pointpillars，Second，Pixor等，以及KITTI（VIP）和Nuscenes（CBGS）等主要基准的最先进方法。 DET3D的关键特征包括以下方面：

• 多数据集支持：Kitti，Nuscenes，Lyft
• 基于点和基于体素的模型动物园
• 最先进的表现
• DDP和Syncbn

2。安装

请参阅Instalation.md。

3。快速开始

请参阅get_started.md。

4。模型动物园

4.1 Nuscenes

	地图	伴侣	mase	毛	马夫	麦	NDS	ckpt
CBGS	49.9	0.335	0.256	0.323	0.251	0.197	61.3	关联
尖利柱	41.8	0.363	0.264	0.377	0.288	0.198	56.0	关联

原始模型和预测文件可在CBGS README中找到。

4.2 Kitti

在Kitti（Val）数据集上第二

 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）数据集上的尖柱

 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配置

4.4 Waymo

5。功能

• 型号
  • voxelnet
  • 第二
  • 点柱
• 特征
  • 多任务学习和多任务学习
  • 分布式培训和验证
  • Syncbn
  • 柔性锚尺寸
  • TensorboardX
  • 结帐和断点继续
  • 独立的可视化
  • Finetune
  • 多尺度培训和验证
  • 旋转的ROI对齐

6。待办事项清单

• 要发布

  • lyft（val）数据集的CGB

• 型号

  • Pointrcnn
  • 像素

7.打电话供款。

• 支持Waymo数据集。
• 添加其他3D检测 /细分模型，例如votenet，std等。

8。开发人员

Benjin Zhu，Bingqi MA

9.许可

DET3D在Apache许可下发布。

10。引用

DET3D是CBGS的衍生代码库，如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用：

 @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。致谢

• mmdetection
• MMCV
• 第二
• maskrcnn_benchmark