Implementación oficial de PyTorch de DD3D: ¿Se necesita Pseudo-Lidar para la detección de objetos 3D monocular? (ICCV 2021), Dennis Park*, Rares Ambrus*, Vitor Guizilini, Jie Li y Adrien Gaidon.
Detectar objetos 3D en imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo para crear cuadros delimitadores alrededor de ellos.
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dd3d tiene 493 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 74 veces. dd3d está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2021. dd3d está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: computer-vision, deep-learning, pytorch.
Implementación oficial de PyTorch de DD3D: ¿Se necesita Pseudo-Lidar para la detección de objetos 3D monocular? (ICCV 2021), Dennis Park*, Rares Ambrus*, Vitor Guizilini, Jie Li y Adrien Gaidon.
dd3d es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
Sí. dd3d es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
dd3d está disponible bajo la licencia MIT.
dd3d está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/tri-ml-dd3d.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.