由于3D 本身数据的复杂性和 MMDetection3D 支持任务(点云 3D 检测、单目 3D 检测、多模态 3D 检测和点云 3D 语义分割等)和场景(室内和室外)的多样性,整个框架结构相对复杂,新人用户的上手门槛相对较高。所以我们推出新的系列文章,让各个细分方向的用户都能轻松上手 MMDetection3D,基于框架进行自己的研究和开发。在...
对于单目 3D 检测,考虑到和 2D 检测输入数据的一致性,同时方便做 2D 检测的同学能快速的上手单目 3D 检测,我们继承自 MMDetection 中的 SingleStageDetector 构建了 SingleStageMono3DDetector,目前所支持的单目 3D 检测算法都是基于该类构建的。 点云3D 语义分割 : 对于点云 3D 语义分割,我们继承自 MMSegmenta...
最大的感受就是 MMDetection 3D 太强大了。一个强大的框架,融合了多种模型和训练方法,使用起来也很方便。 MMEngine 是一个基于 PyTorch 实现的,用于训练深度学习模型的基础库,支持在 Linux、Windows、macOS 上运行。它具有如下三个特性: 通用且强大的执行器: 支持用少量代码训练不同的任务,例如仅使用 80 行代码...
MMdetection3D配数据集 MMdetection3D安装 MMdetection3D教程 机器学习 计算机视觉 深度学习 人工智能与Python发消息 系统课程、论文指导、就业指导、技术指导后台私我! 视频选集 (1/9) 自动连播 1.1-MMdetection3D简介 01:06 1-环境配置与数据集概述 08:32 ...
MMdetection3D环境配置+项目实战:迪哥手把手带你基于MMdetection3D训练自己的数据集!(深度学习/计算机视觉/目标检测)共计17条视频,包括:1.1-MMdetection3D简介、1-环境配置与数据集概述、2-数据与标注文件介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
上周MMDetection3D v1.1.1正式发布!在新版本 1.1 中我们相继支持了 3 个 LiDAR Segmentation 方法与 2 个最新的数据增强方法。本次更新,基于上一版本支持的方法,我们在 SemanticKITTI 数据集上构建了一个全面的 LiDAR Semantic Segmentation Benchmark,为社区提供强力的 Baseline 并分享相关经验供大家进一步深入研究!
对于点云 3D 检测(多模态 3D 检测),我们继承自 MMDetection 中的 BaseDetector构建了适用于 3D 检测的 Base3DDetector ,再根据检测中的单阶段和二阶段分别构造,需要注意的是不同于 SingleStage3DDetector,为了尽可能的复用已有的代码组件,二阶段检测器TwoStage3DDetector 同时继承自 Base3DDetector 和 TwoStageDetector...
下面,我们将详细介绍mmdetection3d的环境配置过程,帮助读者顺利完成配置,开始3D目标检测的旅程。 一、环境配置的重要性 环境配置是任何技术项目的重要部分,尤其是在深度学习领域。正确的环境配置能够确保项目的稳定运行,避免各种因环境问题导致的错误和异常。因此,在进行mmdetection3d的开发和训练之前,我们需要确保开发环境...
MMDetection3D:引领新一代通用3D目标检测平台 随着人工智能技术的快速发展,3D目标检测在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域的应用越来越广泛。然而,传统的3D目标检测平台往往存在算法单一、数据集受限、训练速度慢等问题。为了解决这些问题,MMDetection3D应运而生,成为新一代通用3D目标检测平台。 MMDetection3D基于MMDetect...
1、下载MMDetection3D源码 https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d git clonehttps://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git 主要特性 支持多模态/单模态的检测器 支持多模态/单模态检测器,包括 MVXNet,VoteNet,PointPillars 等。 支持户内/户外的数据集 ...