WildDet3D

WildDet3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

Aufgaben: 3d detection
Größen: l at 1008 px
Installation: pip install "libreyolo[hf]"
Supportstufe: Geschwisterstufe, seit v1.6.0. Eine separate Produktoberfläche mit eigener Factory und eigenem Vertrag.
Upstream: WildDet3D von Allen Institute for AI, SAM License. Publikation, Quelle
Lizenzen: Code MIT, Gewichte SAM License. Kommerzielle Nutzung

Install

bash

pip install "libreyolo[hf]"

Predict

Python

from libreyolo import LibreWildDet3D, SAMPLE_IMAGEfrom PIL import Imageimport numpy as np # Requires the separately installed upstream runtime.model = LibreWildDet3D(device="cpu")# Approximate pinhole intrinsics for the original image size.# Replace with your camera's measured 3x3 calibration for real geometry.width, height = Image.open(SAMPLE_IMAGE).sizef = max(width, height)intrinsics = np.array([[f, 0, width / 2], [0, f, height / 2], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)result = model.predict(SAMPLE_IMAGE, intrinsics=intrinsics, text="person")print(result.boxes3d)

WildDet3D accepts text, box or point prompts and requires original-image camera intrinsics. Install its separate upstream runtime and provide runtime_path and runtime_python when they are outside the active environment.

result.boxes3d holds centers, dimensions and wxyz quaternions in camera coordinates, plus confidence, class and intrinsics. Plotting projects cuboids into the image. Training, validation, tracking and export are not supported. See 3D detection.

Licensing

Prüfe die Lizenz im Hugging-Face-Repository der konkreten Gewichte, die du herunterlädst. Jeder Checkpoint in der LibreYOLO-Organisation hat eine Lizenz, und sie ist innerhalb einer Familie nicht immer gleich. Dieses Repository ist die maßgebliche Quelle. Die Zusammenfassung unten beschreibt den Stand bei der letzten Verifizierung dieser Seite.

Dies ist eine Beschreibung der beteiligten Lizenzen und keine Rechtsberatung. Wenn die Antwort kommerziell relevant ist, lies die Lizenzen selbst und hole eigenen Rechtsrat ein.

Originalarbeit: WildDet3D, Allen Institute for AI
Upstream-Lizenz: SAM License
Upstream-Quelle: github.com/allenai/WildDet3D
LibreYOLO-Code: MIT
Gewichte: SAM License, erneut unter huggingface.co/LibreYOLO veröffentlicht
Einordnung: The upstream runtime and checkpoint retain the custom SAM License, including its field-of-use restrictions.

Citation

@misc{huang2026wilddet3dscalingpromptable3d,
      title={WildDet3D: Scaling Promptable 3D Detection in the Wild}, 
      author={Weikai Huang and Jieyu Zhang and Sijun Li and Taoyang Jia and Jiafei Duan and Yunqian Cheng and Jaemin Cho and Matthew Wallingford and Rustin Soraki and Chris Dongjoo Kim and Shuo Liu and Donovan Clay and Taira Anderson and Winson Han and Ali Farhadi and Bharath Hariharan and Zhongzheng Ren and Ranjay Krishna},
      year={2026},
      eprint={2604.08626},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2604.08626}, 
}

Aus dem Zitierblock der Autoren unter raw.githubusercontent.com/allenai/WildDet3D/main/README.md kopiert.