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vision3d

vision3d

PyTorch驱动的开源激光雷达感知库

Vision 3D是一个基于PyTorch的开源库，专注于激光雷达感知领域。该项目以代码简洁性为核心，便于扩展新模型和数据集。目前已实现SECOND算法，并部分完成PV-RCNN。虽然开发已暂停，但项目仍提供详细文档和示例，支持研究人员和开发者在3D目标检测领域的应用。Vision 3D作为开源工具，欢迎社区贡献，为激光雷达感知研究提供了有价值的资源。

PyTorch3D检测LIDAR感知SECOND模型PV-RCNNGithub开源项目
GitHub论文

Vision 3D

一个简洁易用的PyTorch激光雷达感知库。

项目目标

  • 注重代码整洁（没有1,000行代码的函数）。
  • 通用3D检测库（易于扩展到新模型和数据集）。

项目状态

  • 该项目目前未处于积极开发状态。
  • SECOND的实现已完成。
  • PV-RCNN的实现部分完成。
  • 这些分支（一、二）在其他数据集（NuScenes和专有激光雷达数据）的训练中显示出一些潜力。

使用方法

参见inference.py和train.py。进行训练前，需要先使用命令visdom启动visdom服务器以启用训练损失监控。（需要安装visdom Python包）

安装

参见install.md。

验证数据示例结果（KITTI）

示例结果

引用

如果您发现这项工作对您的研究有帮助，请考虑为此仓库加星并引用：

@article{hultman2020vision3d,
  author={Jacob Hultman},
  title={vision3d},
  journal={https://github.com/jhultman/vision3d},
  year={2020}
}

贡献

欢迎贡献。如果发现任何错误，请提交问题。

致谢和许可

请参见license.md。请注意，vision3d/ops中的代码大部分来自detectron2，因此受Apache 许可约束。

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