3d-object-detection

La plataforma de próxima generación de OpenMMLab para la detección general de objetos 3D.

Una extensión de Open3D para abordar tareas de Machine Learning en 3D.

El Medical Detection Toolkit contiene implementaciones 2D y 3D de detectores de objetos frecuentes como Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, así como un framework de entrenamiento e inferencia enfocado en el manejo de imágenes médicas.

Implementación en PyTorch basada en YOLOv4 del artículo: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"

Notas de lectura sobre Deep Learning y Machine Learning

[CVPR 2022 Best Student Paper] EPro-PnP: Perspectiva-n-Puntos probabilística generalizada de extremo a extremo para la estimación de pose de objetos monoculares

Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12 para ROS 2

alfred-py: Una biblioteca de utilidades de aprendizaje profundo para humanos. Más detalles sobre su uso en: https://zhuanlan.zhihu.com/p/341446046

Código para una serie de trabajos en percepción LiDAR, incluyendo SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 y CTRL (ICCV 23, oral).

Herramienta de anotación de cajas delimitadoras 3D (3D-BAT) para etiquetado de nubes de puntos e imágenes

Una herramienta ligera para etiquetar cuadros delimitadores 3D en nubes de puntos.

Implementación oficial en PyTorch de FB-BEV y FB-OCC: transformación de vista hacia adelante y hacia atrás para la percepción en conducción autónoma centrada en visión.

[ICCV 2023] OccNet: La escena como ocupación.

nnDetection es un framework autoconfigurable para la detección de objetos médicos en 3D (volumétricos) aplicable a nuevos conjuntos de datos sin intervención manual. Incluye guías para 12 conjuntos de datos usados en su desarrollo y evaluación.

[CVPR2024] OneFormer3D: Un Transformer para segmentación unificada de nubes de puntos