DetAny3D

DetAny3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

タスク: 3d detection
サイズ: h at 896 px
インストール: pip install "libreyolo[hf]"
サポートティア: 姉妹ティア、v1.6.0以降。独自のファクトリと契約を持つ、独立した製品インターフェースです。
アップストリーム: OpenDriveLabのDetAny3D、Apache-2.0 code; no separate weights license declared by the publisher。論文、ソース
ライセンス: コード：MIT、重み：No separate license declared by the publisher。商用利用

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

ダウンロードする特定の重みについて、Hugging Faceリポジトリのライセンスを確認してください。LibreYOLO orgの各チェックポイントにはライセンスが付与されており、同じファミリー内でも常に同一とは限りません。そのリポジトリが正式な情報源です。以下の概要は、このページを最後に検証した時点で適用されていた内容を示します。

これは関連するライセンスの説明であり、法的助言ではありません。商用上重要な場合は、自分でライセンスを読み、専門家の助言を受けてください。

原著作物: DetAny3D, OpenDriveLab
アップストリームのライセンス: Apache-2.0 code; no separate weights license declared by the publisher
アップストリームのソース: github.com/OpenDriveLab/DetAny3D
LibreYOLOのコード: MIT
重み: No separate license declared by the publisher、huggingface.co/LibreYOLOで再公開
解釈: 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}
}

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