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voxel_rcnn
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2021-03-19
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新闻:我们发布了代码库v0.10.0。 在最近的 2020第五届AI驾驶奥运会赛中,我们获得了最佳PKL奖和多模式进入第二名,仅获得最佳视觉效果。代码和模型即将发布! 文档: : 介绍 master分支可与PyTorch 1.3至1.6一起使用。 MMDetection3D是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱,面向用于通用3D检测的下一代平台。它是MMLab开发的OpenMMLab项目的。 主要特点 开箱即用地支持多模态/单模态检测器 它直接支持多模态/单模态检测器,包括MVXNet,VoteNet,PointPillars等。 支持开箱即用的室内/室外3D检测 它直接支持流行的室内和室外3D检测数据集,包括ScanNet,SUNRGB-D,Waymo,nuScenes,Lyft和KITTI。对于nuScenes数据集,我们还支持。 与2D检测自然融合 支持的所有大约50多种
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voxel_rcnn (515个子文件)
make.bat 760B
sunrgbd_000017.bin 1.14MB
kitti_000008.bin 269KB
indice.cc 4KB
maxpool.cc 3KB
reordering.cc 2KB
all.cc 2KB
setup.cfg 577B
iou3d.cpp 7KB
voxelization_cpu.cpp 6KB
roiaware_pool3d.cpp 6KB
interpolate.cpp 4KB
scatter_points_cpu.cpp 4KB
interpolate.cpp 4KB
furthest_point_sample.cpp 3KB
group_points.cpp 2KB
group_points.cpp 2KB
points_in_boxes_cpu.cpp 2KB
gather_points.cpp 2KB
ball_query.cpp 2KB
ball_query.cpp 2KB
voxel_query.cpp 1KB
pointnet2_api.cpp 1KB
sampling.cpp 1KB
voxelization.cpp 510B
maxpool_cuda.cu 18KB
iou3d_kernel.cu 15KB
roiaware_pool3d_kernel.cu 15KB
voxelization_cuda.cu 14KB
furthest_point_sample_cuda.cu 11KB
scatter_points_cuda.cu 10KB
points_in_boxes_cuda.cu 8KB
indice_cuda.cu 7KB
interpolate_gpu.cu 7KB
reordering_cuda.cu 6KB
group_points_gpu.cu 6KB
sampling_gpu.cu 5KB
voxel_query_gpu.cu 4KB
group_points_cuda.cu 4KB
three_interpolate_cuda.cu 4KB
ball_query_gpu.cu 3KB
gather_points_cuda.cu 3KB
ball_query_cuda.cu 2KB
three_nn_cuda.cu 2KB
Dockerfile 1KB
nuimages_demo.gif 865KB
mmdet3d_outdoor_demo.gif 811KB
.gitignore 1KB
tensorview.h 38KB
spconv_ops.h 26KB
prettyprint.h 16KB
point2voxel.h 14KB
geometry.h 10KB
indice.cu.h 9KB
reordering.cu.h 6KB
fused_spconv_ops.h 5KB
voxelization.h 5KB
pool_ops.h 4KB
indice.h 4KB
helper_kernel.cu.h 2KB
torch_utils.h 2KB
paramsgrid.h 2KB
pybind11_utils.h 2KB
timer.h 2KB
maxpool.h 1KB
reordering.h 1KB
group_points_gpu.h 1KB
interpolate_gpu.h 1KB
mp_helper.h 1KB
ball_query_gpu.h 794B
voxel_query_gpu.h 719B
helper_launch.h 550B
sampling_gpu.h 415B
cuda_utils.h 171B
MANIFEST.in 147B
LICENSE 11KB
Makefile 634B
config.md 26KB
customize_dataset.md 16KB
customize_models.md 16KB
benchmarks.md 13KB
1_exist_data_model.md 13KB
customize_runtime.md 12KB
README.md 10KB
waymo.md 10KB
changelog.md 9KB
getting_started.md 8KB
README.md 8KB
README.md 8KB
useful_tools.md 7KB
README.md 7KB
2_new_data_model.md 7KB
README.md 6KB
data_pipeline.md 6KB
data_preparation.md 6KB
README.md 5KB
README.md 4KB
CODE_OF_CONDUCT.md 3KB
README.md 3KB
README.md 3KB
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