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Code pour une série de travaux en perception LiDAR, y compris SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 et CTRL (ICCV 23, oral).

par tusen-ai · GitHub
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3d-object-detectionautonomous-drivingpytorchApache-2.0Python
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Détectez des objets 3D dans les données LiDAR pour la conduite autonome en utilisant cette série d'algorithmes implémentés.

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Code pour une série de travaux en perception LiDAR, y compris SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 et CTRL (ICCV 23, oral).

SST compte 883 étoiles sur GitHub. Il a été forké 106 fois. SST est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2021. SST est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : 3d-object-detection, autonomous-driving, pytorch.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que SST ?

Code pour une série de travaux en perception LiDAR, y compris SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2 et CTRL (ICCV 23, oral).

SST est-il open source ?

SST est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

SST est-il gratuit ?

Oui. SST est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est SST ?

SST est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage SST est-il écrit ?

SST est écrit principalement en Python.

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