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).
Erkennen Sie 3D-Objekte in LiDAR-Daten für autonomes Fahren mit dieser Reihe implementierter Algorithmen.
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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.
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.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/tusen-ai-sst.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.