3d-object-detection

OpenMMLab 的下一代通用 3D 目标检测平台

Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务

Medical Detection Toolkit 包含常见对象检测器（如 Mask R-CNN、Retina Net、Retina U-Net）的 2D + 3D 实现，以及专注于处理医疗影像的训练与推理框架。

基于 YOLOv4 的 PyTorch 实现论文：“Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds”

深度学习与机器学习的论文阅读笔记

[CVPR 2022 最佳学生论文] EPro-PnP：用于单眼物体姿态估计的广义端到端概率透视 n 点算法

适用于 ROS 2 的 Ultralytics YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11 与 YOLOv12

alfred-py：一个为**人类**设计的深度学习工具库，关于该库用法的更多详情请参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/341446046

LiDAR 感知系列工作代码，包含 SST (CVPR 22)、FSD (NeurIPS 22)、FSD++ (TPAMI 23)、FSDv2 以及 CTRL (ICCV 23, oral)。

3D 边界框标注工具（3D-BAT）点云与图像标记。

用于点云 3D 边界框标注的轻量级工具

FB-BEV 与 FB-OCC 的官方 PyTorch 实现 - 针对以视觉为中心的自动驾驶感知的前向-后向视角转换

[ICCV 2023] OccNet：将场景视为占用网格

nnDetection 是一个用于 3D（体积）医疗对象检测的自我配置框架，无需人工介入即可应用于新数据集。它包含用于开发和评估所提方法性能的 12 个数据集的指南。

[CVPR2024] OneFormer3D：用于统一点云分割的 One Transformer