FCOS3D

FCOS3D predicts three-dimensional boxes from a single image.

Tác vụ: 3d detection
Kích thước: r101 at 1600 px
Cài đặt: pip install "libreyolo[hf]"
Bậc hỗ trợ: Bậc song hành, từ v1.6.0. Một bề mặt sản phẩm riêng với factory và contract riêng.
Thượng nguồn: FCOS3D của OpenMMLab, Apache-2.0 code. Bài báo, mã nguồn
Giấy phép: Mã nguồn MIT, trọng số No separate artifact grant recorded. Sử dụng thương mại

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

Hãy kiểm tra giấy phép trong repo Hugging Face của trọng số cụ thể mà bạn tải xuống. Mỗi checkpoint trong tổ chức LibreYOLO đều có giấy phép riêng và giấy phép có thể khác nhau trong cùng một họ. Repo đó là nguồn có thẩm quyền; phần tóm tắt dưới đây mô tả các điều khoản áp dụng khi trang này được kiểm chứng lần gần nhất.

Đây là phần mô tả các giấy phép liên quan, không phải tư vấn pháp lý. Nếu câu trả lời có ý nghĩa về mặt thương mại, hãy tự đọc các giấy phép và tham khảo cố vấn của riêng bạn.

Công trình gốc: FCOS3D, OpenMMLab
Giấy phép thượng nguồn: Apache-2.0 code
Nguồn thượng nguồn: github.com/open-mmlab/mmdetection3d
Mã nguồn LibreYOLO: MIT
Trọng số: No separate artifact grant recorded, được phát hành lại tại huggingface.co/LibreYOLO
Diễn giải: 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}
}

Được sao chép từ khối trích dẫn của tác giả tại raw.githubusercontent.com/open-mmlab/mmdetection3d/main/configs/fcos3d/README.md.