MMDetection3D: 强大的3D目标检测开源工具箱

MMDetection3D是由OpenMMLab团队开发的新一代通用3D目标检测平台。作为开源社区中备受欢迎的3D视觉工具箱之一,MMDetection3D为研究人员和开发者提供了强大而灵活的功能,以支持各种3D检测任务的开发和实验。

主要特性

MMDetection3D具有以下几个突出的特点:

多模态/单模态检测器支持

MMDetection3D原生支持多种类型的3D检测器,包括多模态融合检测器(如MVXNet)和单模态检测器(如VoteNet、PointPillars等)。这使得用户可以方便地尝试不同的检测方法。

室内/室外3D检测支持

该工具箱直接支持多个主流的室内和室外3D检测数据集,如ScanNet、SUNRGB-D、Waymo、nuScenes、Lyft和KITTI等。对于nuScenes数据集,还支持nuImages子集。这为不同场景下的3D检测研究提供了极大便利。

与2D检测的自然集成

MMDetection3D可以无缝集成MMDetection中的模型、方法和模块。这意味着用户可以轻松地将2D检测的技术迁移到3D领域,大大扩展了可用的算法选择。

高效率

与其他代码库相比,MMDetection3D在训练速度上具有明显优势。例如,在VoteNet、PointPillars等多个模型上,MMDetection3D的训练效率都显著高于其他实现。

MMDetection3D outdoor demo

安装与使用

MMDetection3D的安装非常简单,主要步骤如下:

创建conda环境并激活
安装PyTorch和MMCV
克隆MMDetection3D代码库并安装

conda create -n open-mmlab python=3.8 -y
conda activate open-mmlab

pip install torch torchvision

pip install -U openmim
mim install mmcv-full

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
pip install -v -e .

安装完成后,用户可以通过提供的demo脚本快速验证安装是否成功。

支持的任务与模型

MMDetection3D支持多种3D视觉任务,主要包括:

基于LiDAR的3D目标检测
基于视觉的3D目标检测
基于LiDAR的3D语义分割

在这些任务中,MMDetection3D实现了大量state-of-the-art的模型,如SECOND、PointPillars、VoteNet、FCOS3D、ImVoxelNet等。同时,得益于与MMDetection的兼容性,用户还可以使用300多个2D检测模型。

数据集支持

MMDetection3D原生支持多个主流的3D检测数据集,包括:

KITTI
nuScenes
Waymo
Lyft
ScanNet
SUN RGB-D
S3DIS

对于每个数据集,MMDetection3D都提供了详细的数据准备指南和配置文件,方便用户快速上手。

丰富的工具与教程

为了帮助用户更好地使用MMDetection3D,项目提供了丰富的工具和教程:

配置系统教程
数据集定制指南
数据增强流水线定制
模型定制教程
运行时设置定制

此外,还提供了许多实用工具,如日志分析、可视化、模型复杂度计算等。

活跃的开发与维护

MMDetection3D由OpenMMLab团队持续开发和维护。最新的1.4版本(2024年1月发布)带来了多项重要更新:

重构了Waymo数据集,加速了预处理、训练/测试设置和评估过程
扩展了对Waymo上基于相机的3D目标检测模型的支持
提供了Waymo-mini数据集,方便快速迭代开发

结语

MMDetection3D作为一个功能丰富、高效灵活的3D目标检测工具箱,为3D视觉研究提供了强大的支持。无论是初学者还是资深研究人员,都可以利用MMDetection3D快速构建和验证自己的想法。随着3D视觉技术的不断发展,相信MMDetection3D会在未来继续发挥重要作用,推动整个领域的进步。

如果您对3D目标检测感兴趣,不妨尝试使用MMDetection3D,相信它会为您的研究带来很大帮助。同时,也欢迎您为这个开源项目做出贡献,共同推动3D视觉技术的发展。