WildDet3D

WildDet3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

Task: 3d detection
Dimensioni: l at 1008 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: WildDet3D di Allen Institute for AI, SAM License. Articolo, sorgente
Licenze: Codice MIT, pesi SAM License. Uso commerciale

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

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: WildDet3D, Allen Institute for AI
Licenza upstream: SAM License
Sorgente upstream: github.com/allenai/WildDet3D
Codice LibreYOLO: MIT
Pesi: SAM License, ripubblicati su huggingface.co/LibreYOLO
Interpretazione: 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}, 
}

Copiato dal blocco di citazione degli autori disponibile su raw.githubusercontent.com/allenai/WildDet3D/main/README.md.