DetAny3D

DetAny3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

Task: 3d detection
Dimensioni: h at 896 px
Installa: pip install "libreyolo[hf]"
Livello di supporto: Livello parallelo, dalla v1.6.0. Un'interfaccia di prodotto separata, con una propria factory e un proprio contratto.
Origine: DetAny3D di OpenDriveLab, Apache-2.0 code; no separate weights license declared by the publisher. Articolo, sorgente
Licenze: Codice MIT, pesi No separate license declared by the publisher. Uso commerciale

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

Controlla la licenza nel repository Hugging Face degli specifici pesi che scarichi. Ogni checkpoint nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> ne include una e non è sempre la stessa per tutta la famiglia. Quel repository è la fonte autorevole; il riepilogo seguente descrive le condizioni applicabili al momento dellultima verifica di questa pagina.

Questa è una descrizione delle licenze coinvolte, non una consulenza legale. Se la risposta è importante a fini commerciali, leggi personalmente le licenze e chiedi una consulenza indipendente.

Lavoro originale: DetAny3D, OpenDriveLab
Licenza upstream: Apache-2.0 code; no separate weights license declared by the publisher
Sorgente upstream: github.com/OpenDriveLab/DetAny3D
Codice LibreYOLO: MIT
Pesi: No separate license declared by the publisher, ripubblicati su huggingface.co/LibreYOLO
Interpretazione: 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}
}

Copiato dal blocco di citazione degli autori disponibile su raw.githubusercontent.com/OpenDriveLab/DetAny3D/main/README.md.