awesome-repositories.com
المدونة
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعحولكيفية ترتيب النتائجالصحافةخادم MCP
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·
open-mmlab avatar

open-mmlab/OpenPCDet

0
View on GitHub↗
5,621 نجوم·1,451 تفرعات·Python·Apache-2.0·4 مشاهدات

OpenPCDet

OpenPCDet هو مكتبة تعلم عميق وأداة برمجية مبنية على PyTorch لاكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد باستخدام تقنية LiDAR. يعمل كإطار عمل لمعالجة سحابة النقاط (point cloud) مصمم لتطوير وتدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي التي تحدد وتحدد مواقع الكائنات في الفضاء ثلاثي الأبعاد.

يتضمن المشروع محرك هندسي مسرع بواسطة GPU للتنفيذ عالي الأداء لتقاطع الاتحاد (IoU) ثلاثي الأبعاد وقمع الحد الأقصى غير الدوار (rotated NMS). كما يوفر أداة تدريب موزعة للنماذج لتوسيع نطاق تدريب واختبار نماذج الاكتشاف عبر وحدات GPU وعقد حوسبة متعددة.

يغطي إطار العمل معالجة بيانات سحابة النقاط من خلال توحيد تمثيلات المشاهد ثلاثية الأبعاد وإدارة أعداد النقاط المتغيرة عبر مجموعات بيانات LiDAR المتنوعة.

Features

  • Point Cloud Detections - Provides a comprehensive framework for training and evaluating 3D object detectors using raw LiDAR point clouds.
  • Data-Parallel Training - Provides distributed training capabilities to synchronize gradients and parameters across multiple GPU nodes.
  • GPU Accelerated Computer Vision - Leverages GPU acceleration for high-performance geometric computations like 3D intersection and non-maximum suppression.
  • Distributed Training - Enables scaling of model training and testing workloads across multiple GPUs and computing nodes.
  • PyTorch Spatial Detection Libraries - Provides a set of PyTorch-based tools for building and training neural networks for spatial LiDAR data.
  • 3D Object Detection - Implements algorithms for identifying and localizing objects in 3D space using LiDAR data.
  • Distributed Training Tools - Includes tools for scaling the training and communication of 3D detection models across multiple nodes.
  • Point Cloud and 3D Processing - Acts as a processing framework for analyzing 3D point clouds and standardizing scene representations.
  • Coordinate System Mappings - Standardizes diverse LiDAR datasets into a unified 3D coordinate system to maintain consistency across detection models.
  • 3D Intersection Over Union Calculators - Calculates 3D intersection over union and rotated non-maximum suppression to refine detected object precision.
  • Detection Pipelines - Implements a two-stage detection pipeline combining region proposals with a refined bounding box regression head.
  • 3D Geometry Engines - Includes a high-performance computational engine for processing 3D geometric data and transformations.
  • Config-Driven Instantiation - Implements a system where model architectures and hyperparameters are defined in external YAML files for flexible instantiation.
  • Data Model Decoupling - Decouples raw data storage from scene representations to efficiently handle variable point counts across datasets.
  • 3D Detection and Segmentation - Point-voxel feature abstraction for 3D object detection.
  • معالجة سحابة النقاط (Point Cloud) - Toolbox for LiDAR-based 3D object detection.

سجل النجوم

مخطط تاريخ النجوم لـ open-mmlab/openpcdetمخطط تاريخ النجوم لـ open-mmlab/openpcdet

بحث بالذكاء الاصطناعي

استكشف المزيد من المستودعات الرائعة

صف ما تحتاجه بلغة بسيطة — وسيقوم الذكاء الاصطناعي بترتيب آلاف المشاريع مفتوحة المصدر المنسقة حسب الصلة.

Start searching with AI

بدائل مفتوحة المصدر لـ OpenPCDet

مشاريع مفتوحة المصدر مشابهة، مرتبة حسب عدد الميزات المشتركة مع OpenPCDet.
  • open-mmlab/mmdetection3dالصورة الرمزية لـ open-mmlab

    open-mmlab/mmdetection3d

    6,273عرض على GitHub↗

    MMDetection3D is an open-source toolbox for 3D perception, providing a unified framework for detecting and segmenting objects in three-dimensional environments. It supports a range of core tasks including monocular 3D object detection from single camera images, LiDAR-based 3D object detection from raw point clouds, and multi-modal fusion that combines camera images with LiDAR data. The toolbox also covers point cloud semantic segmentation, assigning class labels to every point in a scan for scene understanding. The project distinguishes itself through a config-driven pipeline that orchestrate

    Python3d-object-detectionobject-detectionpoint-cloud
    عرض على GitHub↗6,273
  • sshaoshuai/pcdetالصورة الرمزية لـ sshaoshuai

    sshaoshuai/PCDet

    5,621عرض على GitHub↗

    PCDet is a LiDAR 3D object detection toolbox and point cloud processing library built on the PyTorch deep learning framework. It provides a system for identifying and locating three-dimensional objects within point cloud data. The project utilizes a data-model separation pattern to decouple dataset loading logic from the core detection pipeline. It features a multi-sensor fusion pipeline that combines data from multiple sensors into a shared spatial view and a distributed GPU training system to scale workloads across multiple graphics processors. The toolkit covers several capability areas,

    Python
    عرض على GitHub↗5,621
  • dmlc/dglالصورة الرمزية لـ dmlc

    dmlc/dgl

    14,283عرض على GitHub↗

    DGL is a Python library for building and training graph neural networks. It functions as a graph message passing framework and a geometric deep learning tool, enabling the development of models that analyze graph-structured data. The library is designed for large-scale graph processing, utilizing distributed training and neighbor sampling to handle datasets with billions of edges. It provides specialized support for heterogeneous graph modeling, allowing for the representation of complex real-world entities with multiple node and edge types. Its capabilities cover a wide range of graph tasks

    Pythondeep-learninggraph-neural-networks
    عرض على GitHub↗14,283
  • facebookresearch/mmfالصورة الرمزية لـ facebookresearch

    facebookresearch/mmf

    5,635عرض على GitHub↗

    MMF is a modular framework for building, training, and evaluating vision-and-language models. It provides a configuration-driven experiment system where model, dataset, and training parameters are defined through composable YAML files, alongside a curated model zoo of pretrained checkpoints for state-of-the-art multimodal architectures. The framework includes a multimodal dataset loader that downloads, processes, and batches vision-and-language data, and a vision-language model trainer supporting distributed training, mixed precision, and checkpoint-based resumption. The framework distinguish

    Pythoncaptioningdeep-learningdialog
    عرض على GitHub↗5,635
عرض جميع البدائل الـ 30 لـ OpenPCDet→

الأسئلة الشائعة

ما هي وظيفة open-mmlab/openpcdet؟

OpenPCDet هو مكتبة تعلم عميق وأداة برمجية مبنية على PyTorch لاكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد باستخدام تقنية LiDAR. يعمل كإطار عمل لمعالجة سحابة النقاط (point cloud) مصمم لتطوير وتدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي التي تحدد وتحدد مواقع الكائنات في الفضاء ثلاثي الأبعاد.

ما هي الميزات الرئيسية لـ open-mmlab/openpcdet؟

الميزات الرئيسية لـ open-mmlab/openpcdet هي: Point Cloud Detections, Data-Parallel Training, GPU Accelerated Computer Vision, Distributed Training, PyTorch Spatial Detection Libraries, 3D Object Detection, Distributed Training Tools, Point Cloud and 3D Processing.

ما هي البدائل مفتوحة المصدر لـ open-mmlab/openpcdet؟

تشمل البدائل مفتوحة المصدر لـ open-mmlab/openpcdet: open-mmlab/mmdetection3d — MMDetection3D is an open-source toolbox for 3D perception, providing a unified framework for detecting and segmenting… sshaoshuai/pcdet — PCDet is a LiDAR 3D object detection toolbox and point cloud processing library built on the PyTorch deep learning… dmlc/dgl — DGL is a Python library for building and training graph neural networks. It functions as a graph message passing… hiyouga/easyr1 — EasyR1 is a distributed model training system and reinforcement learning framework for large language and… facebookresearch/mmf — MMF is a modular framework for building, training, and evaluating vision-and-language models. It provides a… kimiyoung/transformer-xl — This project is an implementation of the Transformer-XL language model, a neural network architecture designed for…