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von tusen-ai · GitHub

Code für eine Reihe von Arbeiten zur LiDAR-Wahrnehmung, einschließlich SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 und CTRL (ICCV 23, oral).

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Erkenne 3D-Objekte in LiDAR-Daten für autonomes Fahren mit dieser Reihe implementierter Algorithmen.

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SST — GitHub preview card
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884883
2026-07-202026-07-29
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Code für eine Reihe von Arbeiten zur LiDAR-Wahrnehmung, einschließlich SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 und CTRL (ICCV 23, oral).

SST hat 883 Sterne auf GitHub. Es wurde 106-mal geforkt. SST ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2021 aktiv entwickelt. SST ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: 3d-object-detection, autonomous-driving, pytorch.

Frequently asked questions

Was ist SST?

Code für eine Reihe von Arbeiten zur LiDAR-Wahrnehmung, einschließlich SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 und CTRL (ICCV 23, oral).

Ist SST Open Source?

SST ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

Ist SST kostenlos?

Ja. SST ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht SST?

SST ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist SST geschrieben?

SST ist hauptsächlich in Python geschrieben.

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