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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。
主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 以上的版本。

主要特性
支持多模态/单模态检测器,包括 MVXNet,VoteNet,PointPillars 等。
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。
MMDetection 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。
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。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 | votenet | Det3D |
|---|---|---|---|---|
| VoteNet | 358 | ✗ | 77 | ✗ |
| PointPillars-car | 141 | ✗ | ✗ | 140 |
| PointPillars-3class | 107 | 44 | ✗ | ✗ |
| SECOND | 40 | 30 | ✗ | ✗ |
| Part-A2 | 17 | 14 | ✗ | ✗ |
和 MMDetection,MMCV 一样,MMDetection3D 也可以作为一个库去支持各式各样的项目。
在1.4版本中,MMDetecion3D 重构了 Waymo 数据集, 加速了 Waymo 数据集的预处理、训练/测试启动、验证的速度。并且在 Waymo 上拓展了对 单目/BEV 等基于相机的三维目标检测模型的支持。在这里提供了对 Waymo 数据信息的详细解读。
此外,在1.4版本中,MMDetection3D 提供了 Waymo-mini 来帮助社区用户上手 Waymo 并用于快速迭代开发。
v1.4.0 版本已经在 2024.1.8 发布:
v1.3.0 版本已经在 2023.10.18 发布:
projects 中支持 CENetv1.2.0 版本已经在 2023.7.4 发布:
mmdet3d/configs中支持 新Config样式projects 中支持 DSVT 的推理mim 从 OpenDataLab 下载数据集v1.1.1 版本已经在 2023.5.30 发布:
projects 中支持 TPVFormerprojects 中支持 BEVFusion 的训练请参考快速入门文档进行安装。
用户指南
进阶教程
测试结果和模型可以在模型库中找到。
模块组件
| 主干网络 | 检测头 | 特性 |
|
算法模型
$ claude mcp add mmdetection3d \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>