Détection d'objets en 3D
La détection d'objets en 3D est une tâche dans le domaine de la vision par ordinateur visant à identifier et localiser des objets en fonction de leur forme, position et orientation dans un environnement tridimensionnel. Cette tâche implique la détection en temps réel de la présence d'un objet et la détermination de sa position précise dans l'espace 3D, ce qui est d'une importance considérable pour des applications telles que la conduite autonome, la robotique et la réalité augmentée.
nuScenes
EA-LSS
ScanNetV2
SoftGroup
SUN-RGBD val
GroupFree3D(Geo only)
KITTI Cars Easy
SE-SSD
KITTI Cars Hard
PV-RCNN++
nuScenes Camera Only
Far3D
KITTI Cyclists Moderate
KITTI Cyclists Easy
KITTI Cyclists Hard
PV-RCNN
KITTI Pedestrians Moderate
KITTI Cars Easy val
SA-SSD+EBM
KITTI Cars Moderate val
SA-SSD+EBM
nuscenes Camera-Radar
HyDRa
View-of-Delft (val)
HyDRa
KITTI Cars Hard val
PV-RCNN++
DAIR-V2X-I
MonoUNI
KITTI Pedestrians Easy
KITTI Pedestrians Hard
Rope3D
MonoUNI
Waymo Open Dataset
LION
waymo vehicle
PV-RCNN
nuScenes LiDAR only
LION
S3DIS
Point-GCC+TR3D
SUN-RGBD
CAGroup3D (Geo Only)
waymo cyclist
CenterPoint
waymo pedestrian
CenterPoint
Argoverse
V2XSet
V2X-ViT
OPV2V
V2VNet (PointPillar backbone)
V2X-SIM
Where2comm
Aria Everyday Objects
Aria Synthetic Environments
ARKitScenes
KITTI Cyclist Easy val
KITTI Cyclist Hard val
KITTI Cyclist Moderate val
M3DeTR
KITTI Pedestrian Moderate val
KITTI Pedestrian Easy val
PVCNN
KITTI Pedestrian Hard val
PVCNN
TruckScenes
3D Object Detection on Argoverse2 Camera Only
3RScan
aiMotive Dataset
Lidar-Radar-Camera
MultiScan
ScanNet++
UniDet3D
Argoverse2
LION
DAIR-V2X
Where2comm
ONCE
Spiideo SoccerNet SynLoc
waymo all_ns
PV-RCNN
Cityscapes 3D
Clear Weather
IRV2V
CoBEVFlow
KITTI Cyclists Moderate val
Deformable PV-RCNN
KITTI Pedestrian Moderate
KITTI Pedestrian
PiFeNet
KITTI Pedestrian Easy
KITTI Pedestrian Hard
KITTI Pedestrians Moderate val
Deformable PV-RCNN
Light Snowfall
nuScenes-F
RRPN + R101 - F
nuScenes-FB
NYU Depth v2
SGPN-CNN
Dense Fog
PV-RCNN
Heavy Snowfall
PV-RCNN