WildDet3D

WildDet3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

Tâches: 3d detection
Tailles: l at 1008 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: WildDet3D par Allen Institute for AI, SAM License. Article, source
Licences: Code MIT, poids SAM License. Usage commercial

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

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: WildDet3D, Allen Institute for AI
Licence du projet d'origine: SAM License
Source du projet d'origine: github.com/allenai/WildDet3D
Code de LibreYOLO: MIT
Poids: SAM License, republiés sur huggingface.co/LibreYOLO
Interprétation: 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}, 
}

Copié depuis le bloc de citation des auteurs sur raw.githubusercontent.com/allenai/WildDet3D/main/README.md.