DetAny3D
DetAny3D predicts three-dimensional boxes from a single image.
Install
pip install "libreyolo[hf]"Predict
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
내려받는 특정 가중치의 Hugging Face 저장소에서 라이선스를 확인하십시오. LibreYOLO 조직의 모든 체크포인트에는 라이선스가 있으며 한 계열 안에서도 항상 같지는 않습니다. 해당 저장소가 신뢰할 수 있는 기준입니다. 아래 요약은 이 페이지를 마지막으로 검증했을 때 적용된 내용을 설명합니다.
관련 라이선스에 관한 설명이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적으로 중요한 사안이라면 라이선스를 직접 읽고 별도의 법률 자문을 받으십시오.
- 원작
- DetAny3D, OpenDriveLab
- 업스트림 라이선스
- Apache-2.0 code; no separate weights license declared by the publisher
- LibreYOLO 코드
- MIT
- 가중치
- No separate license declared by the publisher, huggingface.co/LibreYOLO에 다시 게시됨
- 해석
- 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}
}raw.githubusercontent.com/OpenDriveLab/DetAny3D/main/README.md에 있는 저자의 인용 블록에서 복사했습니다.