mmdetection3d的预训练模型下载
时间: 2023-08-15 10:12:54 浏览: 242
你可以在mmdetection3d的官方GitHub仓库中的Model Zoo中找到预训练模型的下载链接。具体步骤如下:
1. 访问mmdetection3d的GitHub仓库:https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
2. 点击页面上方的“Model Zoo”标签
3. 在Model Zoo页面中,你可以找到不同的模型,包括Faster/Mask R-CNN, PointRCNN, MMDetection3D, 以及Swin Transformer 3D等等。每个模型都提供了下载链接,你可以根据你的需要选择相应的模型,并下载相应的权重文件。
需要注意的是,不同的模型有不同的训练数据集,因此下载相应的权重文件前,需要确保你的数据集和模型一致。
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mmdetection3d的kitti数据模型
mmdetection3d 是 mm 系列工具箱中的一个模块,专门用于 3D 目标检测任务。它基于 mmdetection 框架进行了扩展,提供了一些针对点云数据的目标检测算法实现,如 PointPillars、SECOND、Part-A^2 等。这些算法可以在基于点云的数据集上进行目标检测和定位,例如 KITTI 数据集。
针对 KITTI 数据集,mmdetection3d 提供了预训练好的模型权重,可以直接用于目标检测任务。你可以使用 mmdetection3d 提供的配置文件和权重文件,通过简单的配置即可进行训练和测试。具体的配置和使用方式可以参考 mmdetection3d 的官方文档或者示例代码。
mmdetection 3D
MMDetection3D是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱,专注于通用3D检测任务。它是MMLab开发的OpenMMLab项目的一部分。MMDetection3D具有以下特点:
- 开箱即用地支持多模态/单模态检测器,包括MVXNet等。
- 提供了丰富的预训练模型和配置文件,可用于各种3D检测任务。
- 支持多种数据集,包括KITTI、SUN RGB-D、ScanNet等。
- 提供了一套完整的工具和API,方便用户进行模型训练、评估和推理。
- 拥有活跃的社区和开发团队,提供持续的更新和支持。
如果你想使用MMDetection3D,可以按照官方文档进行环境配置和安装,并参考已有的示例代码和配置文件。你也可以从官方仓库中下载预训练模型和配置文件,以及执行各种3D检测任务。
希望这个回答可以帮助到你,如果你有其他问题,请随时提问!
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