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  <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>
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Jingwei Zhang's avatar
Jingwei Zhang committed
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[![docs](https://img.shields.io/badge/docs-latest-blue)](https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/)
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[![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)

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</div>

<div align="center">
  <a href="https://openmmlab.medium.com/" style="text-decoration:none;">
    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/25839884/219255827-67c1a27f-f8c5-46a9-811d-5e57448c61d1.png" width="3%" alt="" /></a>
  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/25839884/218346358-56cc8e2f-a2b8-487f-9088-32480cceabcf.png" width="3%" alt="" />
  <a href="https://discord.com/channels/1037617289144569886/1046608014234370059" style="text-decoration:none;">
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  <a href="https://twitter.com/OpenMMLab" style="text-decoration:none;">
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  <a href="https://www.youtube.com/openmmlab" style="text-decoration:none;">
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  <a href="https://space.bilibili.com/1293512903" style="text-decoration:none;">
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  <a href="https://www.zhihu.com/people/openmmlab" style="text-decoration:none;">
    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/25839884/219026120-ba71e48b-6e94-4bd4-b4e9-b7d175b5e362.png" width="3%" alt="" /></a>
</div>

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**新闻**
Tai-Wang's avatar
Tai-Wang committed
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**我们将 `1.1` 分支重命名为 `main` 并将默认分支从 `master` 切换到 `main`。我们鼓励用户迁移到最新版本,请参考 [迁移指南](docs/en/migration.md) 以了解更多细节。**

Sun Jiahao's avatar
Sun Jiahao committed
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**v1.1.1** 版本已于 2023.5.30 发布
Jingwei Zhang's avatar
Jingwei Zhang committed
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Sun Jiahao's avatar
Sun Jiahao committed
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我们在 SemanticKITTI 上构建了一个全面的点云语义分割基准,包括 Cylinder3D 、 MinkUNet 和 SPVCNN 方法。其中,改进后的 MinkUNetv2 在验证集上可以达到 70.3 mIoU 。我们还在 projects 中支持了 BEVFusion 的训练和全新的 3D 占有网格预测网络 TPVFormer 。更多关于3D感知的新功能正在进行中。请继续关注!
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## 简介

[English](README.md) | 简体中文

VVsssssk's avatar
VVsssssk committed
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主分支代码目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。
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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。
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![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**

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  支持室内/室外的 3D 检测数据集,包括 ScanNet,SUNRGB-D,Waymo,nuScenes,Lyft,KITTI。
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  对于 nuScenes 数据集,我们也支持 [nuImages 数据集](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/tree/main/configs/nuimages)
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- **与 2D 检测器的自然整合**

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  [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/3.x/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。
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- **性能高**

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  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/notes/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 `✗`
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  |       Methods       | MMDetection3D | [OpenPCDet](https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet) | [votenet](https://github.com/facebookresearch/votenet) | [Det3D](https://github.com/poodarchu/Det3D) |
  | :-----------------: | :-----------: | :--------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------: | :-----------------------------------------: |
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  |       VoteNet       |      358      |                          ✗                           |                           77                           |                      ✗                      |
  |  PointPillars-car   |      141      |                          ✗                           |                           ✗                            |                     140                     |
  | PointPillars-3class |      107      |                          44                          |                           ✗                            |                      ✗                      |
  |       SECOND        |      40       |                          30                          |                           ✗                            |                      ✗                      |
  |       Part-A2       |      17       |                          14                          |                           ✗                            |                      ✗                      |
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[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。
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## 开源许可证

该项目采用 [Apache 2.0 开源许可证](LICENSE)

## 更新日志

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我们在 2023.1.7 发布了 **1.1.0rc3** 版本。
Tai-Wang's avatar
Tai-Wang committed
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更多细节和版本发布历史可以参考 [changelog.md](docs/zh_cn/notes/changelog.md)
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## 基准测试和模型库

Wenhao Wu's avatar
Wenhao Wu committed
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测试结果和模型可以在[模型库](docs/zh_cn/model_zoo.md)中找到。
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<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>
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        <li>MinkResNet (CVPR'2019)</li>
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        <li><a href="configs/minkunet">MinkUNet (CVPR'2019)</a></li>
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        <li><a href="configs/cylinder3d">Cylinder3D (CVPR'2021)</a></li>
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      </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>
Tai-Wang's avatar
Tai-Wang committed
181
            <li><a href="configs/sassd">SA-SSD (CVPR'2020)</a></li>
ChaimZhu's avatar
ChaimZhu committed
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            <li><a href="configs/point_rcnn">PointRCNN (CVPR'2019)</a></li>
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            <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>
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            <li><a href="configs/fcaf3d">FCAF3D (ECCV'2022)</a></li>
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      </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>
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        <li><b>Indoor</b></li>
        <ul>
          <li><a href="configs/imvoxelnet">ImVoxelNet (WACV'2022)</a></li>
        </ul>
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      </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>
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        <li><b>室外</b></li>
        <ul>
221
          <li><a href="configs/minkunet">MinkUNet (CVPR'2019)</a></li>
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          <li><a href="configs/spvcnn">SPVCNN (ECCV'2020)</a></li>
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          <li><a href="configs/cylinder3d">Cylinder3D (CVPR'2021)</a></li>
        </ul>
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        <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>
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|               | ResNet | PointNet++ | SECOND | DGCNN | RegNetX | DLA | MinkResNet | Cylinder3D | MinkUNet |
| :-----------: | :----: | :--------: | :----: | :---: | :-----: | :-: | :--------: | :--------: | :------: |
|    SECOND     |   ✗    |     ✗      |   ✓    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
| PointPillars  |   ✗    |     ✗      |   ✓    |   ✗   |    ✓    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|  FreeAnchor   |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✓    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    VoteNet    |   ✗    |     ✓      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    H3DNet     |   ✗    |     ✓      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|     3DSSD     |   ✗    |     ✓      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    Part-A2    |   ✗    |     ✗      |   ✓    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    MVXNet     |   ✓    |     ✗      |   ✓    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|  CenterPoint  |   ✗    |     ✗      |   ✓    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|      SSN      |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✓    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|   ImVoteNet   |   ✓    |     ✓      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    FCOS3D     |   ✓    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|  PointNet++   |   ✗    |     ✓      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
| Group-Free-3D |   ✗    |     ✓      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|  ImVoxelNet   |   ✓    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    PAConv     |   ✗    |     ✓      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|     DGCNN     |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✓   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|     SMOKE     |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✓  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|      PGD      |   ✓    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|   MonoFlex    |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✓  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    SA-SSD     |   ✗    |     ✗      |   ✓    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|    FCAF3D     |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✓      |     ✗      |    ✗     |
|    PV-RCNN    |   ✗    |     ✗      |   ✓    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✗     |
|  Cylinder3D   |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✓      |    ✗     |
|   MinkUNet    |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✓     |
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|    SPVCNN     |   ✗    |     ✗      |   ✗    |   ✗   |    ✗    |  ✗  |     ✗      |     ✗      |    ✓     |
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**注意:**[MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/3.x/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。
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## 安装

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

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请参考[快速入门文档](docs/zh_cn/get_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/user_guides/train_test.md)[新数据集](docs/zh_cn/user_guides/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/user_guides/config.md)[增加自定义数据集](docs/zh_cn/advanced_guides/customize_dataset.md)[设计新的数据预处理流程](docs/zh_cn/user_guides/data_pipeline.md)[增加自定义模型](docs/zh_cn/advanced_guides/customize_models.md)[增加自定义的运行时配置](docs/zh_cn/advanced_guides/customize_runtime.md)[Waymo 数据集](docs/zh_cn/advanced_guides/datasets/waymo_det.md)
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278
请参考 [FAQ](docs/zh_cn/notes/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/notes/compatibility.md)以知晓每个版本引入的不与之前版本兼容的更新。
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## 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,
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Ziyi Wu committed
286
    title={{MMDetection3D: OpenMMLab} next-generation platform for general {3D} object detection},
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292
    author={MMDetection3D Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d}},
    year={2020}
}
```

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## 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。
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## OpenMMLab 的其他项目

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303
- [MMEngine](https://github.com/open-mmlab/mmengine): OpenMMLab 深度学习模型训练基础库
304
- [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv): OpenMMLab 计算机视觉基础库
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xiangxu-0103 committed
305
- [MMEval](https://github.com/open-mmlab/mmeval): 统一开放的跨框架算法评测库
Wenhao Wu's avatar
Wenhao Wu committed
306
- [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim): MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
307
- [MMPreTrain](https://github.com/open-mmlab/mmpretrain): OpenMMLab 深度学习预训练工具箱
308
309
- [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
310
- [MMRotate](https://github.com/open-mmlab/mmrotate): OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
311
- [MMYOLO](https://github.com/open-mmlab/mmyolo): OpenMMLab YOLO 系列工具箱与测试基准
312
- [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): OpenMMLab 语义分割工具箱
313
- [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr): OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
314
- [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): OpenMMLab 姿态估计工具箱
ChaimZhu's avatar
ChaimZhu committed
315
- [MMHuman3D](https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d): OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
316
317
- [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
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321
- [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
322
- [MMagic](https://github.com/open-mmlab/mmagic): OpenMMLab 新一代人工智能内容生成(AIGC)工具箱
323
- [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
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- [MMDeploy](https://github.com/open-mmlab/mmdeploy): OpenMMLab 模型部署框架
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## 欢迎加入 OpenMMLab 社区

扫描下方的二维码可关注 OpenMMLab 团队的 [知乎官方账号](https://www.zhihu.com/people/openmmlab),加入 OpenMMLab 团队的 [官方交流 QQ 群](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=aCvMxdr3)

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