WildDet3D

WildDet3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

Tareas: 3d detection
Tamaños: l at 1008 px
Instalación: pip install "libreyolo[hf]"
Nivel de compatibilidad: Nivel hermano, desde v1.6.0. Una superficie de producto independiente con su propia factoría y su propio contrato.
Proyecto original: WildDet3D de Allen Institute for AI, SAM License. Artículo, fuente
Licencias: Código MIT, pesos SAM License. Uso comercial

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

Comprueba la licencia en el repositorio de Hugging Face de los pesos concretos que descargues. Cada checkpoint de la organización de LibreYOLO incluye una, y no siempre es la misma en toda una familia. Ese repositorio es la fuente autorizada; el resumen siguiente describe qué se aplicaba cuando se verificó esta página por última vez.

Esta es una descripción de las licencias implicadas, no asesoramiento legal. Si la respuesta es importante a nivel comercial, lee las licencias y busca tu propio asesoramiento.

Trabajo original: WildDet3D, Allen Institute for AI
Licencia del proyecto original: SAM License
Fuente del proyecto original: github.com/allenai/WildDet3D
Código de LibreYOLO: MIT
Pesos: SAM License, republicados en huggingface.co/LibreYOLO
Interpretación: 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}, 
}

Copiado del bloque de cita de los autores en raw.githubusercontent.com/allenai/WildDet3D/main/README.md.