FCOS3D

FCOS3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

タスク: 3d detection
サイズ: r101 at 1600 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: OpenMMLabのFCOS3D、Apache-2.0 code。論文、ソース
ライセンス: コード：MIT、重み：No separate artifact grant recorded。商用利用

Install

bash

pip install "libreyolo[hf]"

Predict

Python

from libreyolo import LibreFCOS3D, SAMPLE_IMAGEfrom PIL import Image model = LibreFCOS3D(device="cpu")# Rough pinhole guess so the snippet runs. For real metric boxes, pass# your camera's measured 3x3 matrix for the original image size.w, h = Image.open(SAMPLE_IMAGE).sizef = float(max(w, h))intrinsics = [[f, 0, w / 2], [0, f, h / 2], [0, 0, 1]]result = model.predict(SAMPLE_IMAGE, intrinsics=intrinsics)print(result.boxes3d)

FCOS3D runs natively on CPU or CUDA and requires original-image camera intrinsics. MPS is not supported. The default confidence is 0.05, rotated NMS IoU is 0.8 and max_det is 200.

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: FCOS3D, OpenMMLab
アップストリームのライセンス: Apache-2.0 code
アップストリームのソース: github.com/open-mmlab/mmdetection3d
LibreYOLOのコード: MIT
重み: No separate artifact grant recorded、huggingface.co/LibreYOLOで再公開
解釈: The upstream repository declares Apache-2.0. A distinct per-artifact checkpoint license is not recorded in the library source.

Citation

@inproceedings{wang2021fcos3d,
	title={{FCOS3D: Fully} Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection},
	author={Wang, Tai and Zhu, Xinge and Pang, Jiangmiao and Lin, Dahua},
	booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops},
	year={2021}
}

著者によるraw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdetection3d/main/configs/fcos3d/README.mdの引用ブロックからコピーしています。