3d-object-detection

Plataforma de próxima geração da OpenMMLab para detecção geral de objetos 3D.

Uma extensão do Open3D para lidar com tarefas de aprendizado de máquina 3D

O Medical Detection Toolkit contém implementações 2D e 3D de detectores de objetos populares como Mask R-CNN, Retina Net e Retina U-Net, além de um framework de treinamento e inferência focado no processamento de imagens médicas.

Implementação em PyTorch baseada em YOLOv4 do artigo: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"

Notas de leitura de artigos sobre Deep Learning e Machine Learning

[CVPR 2022 Best Student Paper] EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points para estimativa de pose de objetos monoculares.

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

alfred-py: Uma biblioteca utilitária de deep learning para humanos, mais detalhes sobre o uso da biblioteca em: https://zhuanlan.zhihu.com/p/341446046

Código para uma série de trabalhos em percepção LiDAR, incluindo SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 e CTRL (ICCV 23, oral).

Ferramenta de anotação de caixa delimitadora 3D (3D-BAT) para rotulagem de nuvem de pontos e imagens

Uma ferramenta leve para rotular caixas delimitadoras 3D em nuvens de pontos.

Implementação oficial em PyTorch do FB-BEV & FB-OCC - Transformação de visão forward-backward para percepção de direção autônoma centrada em visão

[ICCV 2023] OccNet: Cena como Ocupação

O nnDetection é um framework autoconfigurável para detecção de objetos médicos em 3D (volumétricos) que pode ser aplicado a novos conjuntos de dados sem intervenção manual. Inclui guias para 12 conjuntos de dados que foram usados para desenvolver e avaliar o desempenho do método proposto.

[CVPR2024] OneFormer3D: Um Transformer para Segmentação Unificada de Nuvem de Pontos