DetAny3D

DetAny3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

Tâches: 3d detection
Tailles: h at 896 px
Installer: pip install "libreyolo[hf]"
Niveau de support: Niveau parallèle, depuis v1.6.0. Une interface produit distincte avec sa propre factory et son propre contrat.
Origine: DetAny3D par OpenDriveLab, Apache-2.0 code; no separate weights license declared by the publisher. Article, source
Licences: Code MIT, poids No separate license declared by the publisher. Usage commercial

Install

bash

pip install "libreyolo[hf]"

Predict

Python

from libreyolo import LibreDetAny3D, SAMPLE_IMAGE # Requires the separately installed upstream runtime.model = LibreDetAny3D(device="cpu")result = model.predict(SAMPLE_IMAGE, text="person")print(result.boxes3d)

DetAny3D estimates camera intrinsics internally and accepts text, box or point prompts. Install its separate upstream runtime and its grounding dependencies. Default confidence is 0.37 and the text threshold is 0.25.

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

Vérifiez la licence dans le dépôt Hugging Face des poids précis que vous téléchargez. Chaque checkpoint de l<link>organisation LibreYOLO</link> en possède une, et elles ne sont pas toujours identiques au sein dune même famille. Ce dépôt fait autorité ; le résumé ci-dessous décrit les conditions applicables lors de la dernière vérification de cette page.

Ceci décrit les licences concernées et ne constitue pas un conseil juridique. Si la réponse a une importance commerciale, lisez vous-même les licences et consultez votre propre avocat.

Travail d'origine: DetAny3D, OpenDriveLab
Licence du projet d'origine: Apache-2.0 code; no separate weights license declared by the publisher
Source du projet d'origine: github.com/OpenDriveLab/DetAny3D
Code de LibreYOLO: MIT
Poids: No separate license declared by the publisher, republiés sur huggingface.co/LibreYOLO
Interprétation: OpenDriveLab releases the project under Apache-2.0 and declares no separate license for the checkpoint. LibreYOLO mirrors the checkpoint byte-for-byte and adds no terms of its own.

Citation

@article{zhang2025detect,
  title={Detect Anything 3D in the Wild},
  author={Zhang, Hanxue and Jiang, Haoran and Yao, Qingsong and Sun, Yanan and Zhang, Renrui and Zhao, Hao and Li, Hongyang and Zhu, Hongzi and Yang, Zetong},
  journal={arXiv preprint arXiv:2504.07958},
  year={2025}
}

Copié depuis le bloc de citation des auteurs sur raw.githubusercontent.com/OpenDriveLab/DetAny3D/main/README.md.