3D-MOOD

3D-MOOD predicts three-dimensional boxes from a single image.

Задачи: 3d detection
Установка: pip install "libreyolo[hf]"
Уровень поддержки: Смежный уровень, начиная с v1.6.0. Отдельная часть продукта со своей фабрикой и контрактом.
Исходный проект: 3D-MOOD от ETH Zurich, Computer Vision and Geometry Lab, Apache-2.0. Статья, исходный код
Лицензии: Код: MIT, веса: Apache-2.0. Коммерческое использование

Install

bash

pip install "libreyolo[hf]"

Predict

Python

from libreyolo import Libre3DMOOD, SAMPLE_IMAGEimport numpy as npfrom PIL import Image # Requires the separately installed upstream runtime.model = Libre3DMOOD(device="cpu")# Rough 3x3 pinhole guess; replace with measured calibration for the original image.w, h = Image.open(SAMPLE_IMAGE).sizeintrinsics = np.array([[w, 0, w / 2], [0, w, h / 2], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)result = model.predict(SAMPLE_IMAGE, intrinsics=intrinsics, text="person")print(result.boxes3d)

3D-MOOD performs open-set detection using text labels and original-image camera intrinsics. Install its separate upstream runtime and provide runtime_path and runtime_python when needed.

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

Проверяйте лицензию в репозитории конкретных весов на Hugging Face. Она указана для каждого чекпойнта в организации LibreYOLO и может различаться даже внутри одного семейства. Этот репозиторий считается авторитетным источником, а сводка ниже описывает условия на момент последней проверки страницы.

Это описание соответствующих лицензий, а не юридическая консультация. Если ответ важен для коммерческого использования, прочитайте лицензии самостоятельно и проконсультируйтесь с юристом.

Оригинальная работа: 3D-MOOD, ETH Zurich, Computer Vision and Geometry Lab
Лицензия исходного проекта: Apache-2.0
Исходный код проекта: github.com/cvg/3D-MOOD
Код LibreYOLO: MIT
Веса: Apache-2.0, повторно опубликованы на huggingface.co/LibreYOLO
Толкование: The source and model publisher declare Apache-2.0.

Citation

@InProceedings{Yang_2025_ICCV,
    author    = {Yang, Yung-Hsu and Piccinelli, Luigi and Segu, Mattia and Li, Siyuan and Huang, Rui and Fu, Yuqian and Pollefeys, Marc and Blum, Hermann and Bauer, Zuria},
    title     = {3D-MOOD: Lifting 2D to 3D for Monocular Open-Set Object Detection},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)},
    month     = {October},
    year      = {2025},
    pages     = {7429-7439}
}

Скопировано из блока цитирования авторов на странице raw.githubusercontent.com/cvg/3D-MOOD/main/README.md.