<div align="center">
  <img src="resources/mmdet3d-logo.png" width="600"/>
  <div>&nbsp;</div>
  <div align="center">
    <b><font size="5">OpenMMLab 官网</font></b>
    <sup>
      <a href="https://openmmlab.com">
        <i><font size="4">HOT</font></i>
      </a>
    </sup>
    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
    <b><font size="5">OpenMMLab 开放平台</font></b>
    <sup>
      <a href="https://platform.openmmlab.com">
        <i><font size="4">TRY IT OUT</font></i>
      </a>
    </sup>
  </div>
  <div>&nbsp;</div>
</div>

[![docs](https://img.shields.io/badge/docs-latest-blue)](https://mmdetection3d.readthedocs.io/en/latest/)
[![badge](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/workflows/build/badge.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/actions)
[![codecov](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmdetection3d/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmdetection3d)
[![license](https://img.shields.io/github/license/open-mmlab/mmdetection3d.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/LICENSE)


**新闻**: 我们发布了版本 v1.0.0rc1.

说明：我们正在进行大规模的重构，以提供对许多模块更简单、更统一的使用。

由于坐标系的统一和简化，模型的兼容性会受到影响。目前，大多数模型都以类似的性能对齐了精度，但仍有少数模型在进行基准测试。在这个版本中，我们更新了部分坐标系重构后的模型权重文件。您可以在 [变更日志](docs/en/changelog.md) 中查看更多详细信息。

在第三届 [nuScenes 3D 检测挑战赛](https://www.nuscenes.org/object-detection?externalData=all&mapData=all&modalities=Any)（第五届 AI Driving Olympics, NeurIPS 2020）中，我们获得了最佳 PKL 奖、第三名和最好的纯视觉的结果，相关的代码和模型将会在不久后发布。

最好的纯视觉方法 [FCOS3D](https://arxiv.org/abs/2104.10956) 的代码和模型已经发布。请继续关注我们的多模态检测器 [MoCa](https://arxiv.org/abs/2012.12741)。

文档: https://mmdetection3d.readthedocs.io/

## 简介

[English](README.md) | 简体中文

主分支代码目前支持 PyTorch 1.3 以上的版本。

MMDetection3D 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱, 下一代面向3D检测的平台. 它是 OpenMMlab 项目的一部分，这个项目由香港中文大学多媒体实验室和商汤科技联合发起.

![demo image](resources/mmdet3d_outdoor_demo.gif)

### 主要特性

- **支持多模态/单模态的检测器**

  支持多模态/单模态检测器，包括 MVXNet，VoteNet，PointPillars 等。

- **支持户内/户外的数据集**

  支持室内/室外的3D检测数据集，包括 ScanNet, SUNRGB-D, Waymo, nuScenes, Lyft, KITTI.

  对于 nuScenes 数据集, 我们也支持 [nuImages 数据集](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/master/configs/nuimages).

- **与 2D 检测器的自然整合**

   [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/zh_cn/model_zoo.md) 支持的**300+个模型 , 40+的论文算法**, 和相关模块都可以在此代码库中训练或使用。

- **性能高**

   训练速度比其他代码库更快。下表可见主要的对比结果。更多的细节可见[基准测评文档](./docs/zh_cn/benchmarks.md)。我们对比了每秒训练的样本数（值越高越好）。其他代码库不支持的模型被标记为 `×`。

  | Methods | MMDetection3D | [OpenPCDet](https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet) |[votenet](https://github.com/facebookresearch/votenet)| [Det3D](https://github.com/poodarchu/Det3D) |
  |:-------:|:-------------:|:---------:|:-----:|:-----:|
  | VoteNet | 358           | ×         |   77  | ×     |
  | PointPillars-car| 141           | ×         |   ×  | 140     |
  | PointPillars-3class| 107           |44     |   ×      | ×    |
  | SECOND| 40           |30     |   ×      | ×    |
  | Part-A2| 17           |14     |   ×      | ×    |

和 [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)，[MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv) 一样, MMDetection3D 也可以作为一个库去支持各式各样的项目.

## 开源许可证

该项目采用 [Apache 2.0 开源许可证](LICENSE)。

## 更新日志

最新的版本 v1.0.0rc1 在 2022.4.1 发布。
如果想了解更多版本更新细节和历史信息，请阅读[更新日志](docs/zh_cn/changelog.md)。

## 基准测试和模型库

测试结果和模型可以在[模型库](docs/zh_cn/model_zoo.md)中找到。

<div align="center">
  <b>模块组件</b>
</div>
<table align="center">
  <tbody>
    <tr align="center" valign="bottom">
      <td>
        <b>主干网络</b>
      </td>
      <td>
        <b>检测头</b>
      </td>
      <td>
        <b>特性</b>
      </td>
    </tr>
    <tr valign="top">
      <td>
      <ul>
        <li><a href="configs/pointnet2">PointNet (CVPR'2017)</a></li>
        <li><a href="configs/pointnet2">PointNet++ (NeurIPS'2017)</a></li>
        <li><a href="configs/regnet">RegNet (CVPR'2020)</a></li>
        <li><a href="configs/dgcnn">DGCNN (TOG'2019)</a></li>
        <li>DLA (CVPR'2018)</li>
      </ul>
      </td>
      <td>
      <ul>
        <li><a href="configs/free_anchor">FreeAnchor (NeurIPS'2019)</a></li>
      </ul>
      </td>
      <td>
      <ul>
        <li><a href="configs/dynamic_voxelization">Dynamic Voxelization (CoRL'2019)</a></li>
      </ul>
      </td>
    </tr>
</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

<div align="center">
  <b>算法模型</b>
</div>
<table align="center">
  <tbody>
    <tr align="center" valign="middle">
      <td>
        <b>3D 目标检测</b>
      </td>
      <td>
        <b>单目 3D 目标检测</b>
      </td>
      <td>
        <b>多模态 3D 目标检测</b>
      </td>
      <td>
        <b>3D 语义分割</b>
      </td>
    </tr>
    <tr valign="top">
      <td>
        <li><b>室外</b></li>
        <ul>
            <li><a href="configs/second">SECOND (Sensor'2018)</a></li>
            <li><a href="configs/pointpillars">PointPillars (CVPR'2019)</a></li>
            <li><a href="configs/ssn">SSN (ECCV'2020)</a></li>
            <li><a href="configs/3dssd">3DSSD (CVPR'2020)</a></li>
            <li><a href="configs/point_rcnn">PointRCNN (CVPR'2019)</a></li>
            <li><a href="configs/parta2">Part-A2 (TPAMI'2020)</a></li>
            <li><a href="configs/centerpoint">CenterPoint (CVPR'2021)</a></li>
        </ul>
        <li><b>室内</b></li>
        <ul>
            <li><a href="configs/votenet">VoteNet (ICCV'2019)</a></li>
            <li><a href="configs/h3dnet">H3DNet (ECCV'2020)</a></li>
            <li><a href="configs/groupfree3d">Group-Free-3D (ICCV'2021)</a></li>
      </ul>
      </td>
      <td>
        <li><b>室外</b></li>
        <ul>
          <li><a href="configs/imvoxelnet">ImVoxelNet (WACV'2022)</a></li>
          <li><a href="configs/smoke">SMOKE (CVPRW'2020)</a></li>
          <li><a href="configs/fcos3d">FCOS3D (ICCVW'2021)</a></li>
          <li><a href="configs/pgd">PGD (CoRL'2021)</a></li>
          <li><a href="configs/monoflex">MonoFlex (CVPR'2021)</a></li>
        </ul>
      </td>
      <td>
        <li><b>室外</b></li>
        <ul>
          <li><a href="configs/mvxnet">MVXNet (ICRA'2019)</a></li>
        </ul>
        <li><b>室内</b></li>
        <ul>
          <li><a href="configs/imvotenet">ImVoteNet (CVPR'2020)</a></li>
        </ul>
      </td>
      <td>
        <li><b>室内</b></li>
        <ul>
          <li><a href="configs/pointnet2">PointNet++ (NeurIPS'2017)</a></li>
          <li><a href="configs/paconv">PAConv (CVPR'2021)</a></li>
          <li><a href="configs/dgcnn">DGCNN (TOG'2019)</a></li>
        </ul>
      </ul>
      </td>
    </tr>
</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

|                    | ResNet   | ResNeXt  | SENet    |PointNet++ |DGCNN     | HRNet | RegNetX | Res2Net | DLA |
|--------------------|:--------:|:--------:|:--------:|:---------:|:---------:|:-----:|:--------:|:-----:|:---:|
| SECOND             | ☐        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ✓        | ☐     | ✗
| PointPillars       | ☐        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ✓        | ☐     | ✗
| FreeAnchor         | ☐        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ✓        | ☐     | ✗
| VoteNet            | ✗        | ✗        | ✗        | ✓         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| H3DNet            | ✗        | ✗        | ✗        | ✓         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| 3DSSD            | ✗        | ✗        | ✗        | ✓         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| Part-A2            | ☐        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ✓        | ☐     | ✗
| MVXNet             | ☐        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ✓        | ☐     | ✗
| CenterPoint        | ☐        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ✓        | ☐     | ✗
| SSN                | ☐        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ✓        | ☐     | ✗
| ImVoteNet            | ✗        | ✗        | ✗        | ✓         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| FCOS3D               | ✓        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ☐        | ☐     | ✗
| PointNet++           | ✗        | ✗        | ✗        | ✓         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| Group-Free-3D        | ✗        | ✗        | ✗        | ✓         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| ImVoxelNet           | ✓         | ✗        | ✗        | ✗        | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| PAConv               | ✗        | ✗        | ✗        | ✓         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| DGCNN                | ✗        | ✗        | ✗        | ✗         | ✓         | ✗     | ✗        | ✗     | ✗
| SMOKE                | ✗        | ✗        | ✗        | ✗         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✓
| PGD                  | ✓        | ☐        | ☐        | ✗         | ✗         | ☐     | ☐        | ☐     | ✗
| MonoFlex             | ✗        | ✗        | ✗        | ✗         | ✗         | ✗     | ✗        | ✗     | ✓


**注意：** [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/zh_cn/model_zoo.md) 支持的基于2D检测的**300+个模型 , 40+的论文算法**在 MMDetection3D 中都可以被训练或使用。

## 安装

请参考[快速入门文档](docs/zh_cn/getting_started.md)进行安装。

## 快速入门

请参考[快速入门文档](docs/zh_cn/getting_started.md)学习 MMDetection3D 的基本使用。 我们为新手提供了分别针对[已有数据集](docs/zh_cn/1_exist_data_model.md)和[新数据集](docs/zh_cn/2_new_data_model.md)的使用指南。我们也提供了一些进阶教程，内容覆盖了[学习配置文件](docs/zh_cn/tutorials/config.md), [增加数据集支持](docs/zh_cn/tutorials/customize_dataset.md), [设计新的数据预处理流程](docs/zh_cn/tutorials/data_pipeline.md), [增加自定义模型](docs/zh_cn/tutorials/customize_models.md), [增加自定义的运行时配置](docs/zh_cn/tutorials/customize_runtime.md)和 [Waymo 数据集](docs/zh_cn/tutorials/waymo.md).

请参考 [FAQ](docs/zh_cn/faq.md) 查看一些常见的问题与解答。在升级 MMDetection3D 的版本时，请查看[兼容性文档](docs/zh_cn/compatibility.md)以知晓每个版本引入的不与之前版本兼容的更新。

## 引用

如果你觉得本项目对你的研究工作有所帮助，请参考如下 bibtex 引用 MMdetection3D

```latex
@misc{mmdet3d2020,
    title={{MMDetection3D: OpenMMLab} next-generation platform for general {3D} object detection},
    author={MMDetection3D Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d}},
    year={2020}
}
```

## 贡献指南

我们感谢所有的贡献者为改进和提升 MMDetection3D 所作出的努力。请参考[贡献指南](.github/CONTRIBUTING.md)来了解参与项目贡献的相关指引。

## 致谢

MMDetection3D 是一款由来自不同高校和企业的研发人员共同参与贡献的开源项目。我们感谢所有为项目提供算法复现和新功能支持的贡献者，以及提供宝贵反馈的用户。我们希望这个工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现已有算法并开发自己的新的 3D 检测模型。

## OpenMMLab 的其他项目

- [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv): OpenMMLab 计算机视觉基础库
- [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim): MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
- [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification): OpenMMLab 图像分类工具箱
- [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): OpenMMLab 目标检测工具箱
- [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
- [MMRotate](https://github.com/open-mmlab/mmrotate): OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
- [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): OpenMMLab 语义分割工具箱
- [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr): OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
- [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): OpenMMLab 姿态估计工具箱
- [MMHuman3D](https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d): OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
- [MMSelfSup](https://github.com/open-mmlab/mmselfsup): OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
- [MMRazor](https://github.com/open-mmlab/mmrazor): OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
- [MMFewShot](https://github.com/open-mmlab/mmfewshot): OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
- [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
- [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking): OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
- [MMFlow](https://github.com/open-mmlab/mmflow): OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
- [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/mmediting): OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
- [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
- [MMDeploy](https://github.com/open-mmlab/mmdeploy): OpenMMLab 模型部署框架

## 欢迎加入 OpenMMLab 社区

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