/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
mapdet3d
Опубликована
14 авг 2026

Map-Det3D

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Модель RoyYang0714/Map-Det3D предназначена для обнаружения объектов.

205скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

RoyYang0714/Map-Det3D — модель обнаружения объектов, опубликованная через интеграцию PytorchModelHubMixin. В метаданных указан pipeline-тег object-detection и библиотека mapdet3d; веса представлены в формате safetensors.

Карточка не описывает архитектуру, размер модели, входные данные, поддерживаемые классы объектов или целевые сценарии. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • обнаружение объектов на входных данных модели

Ограничения

Карточка не раскрывает архитектуру, поддерживаемые классы объектов и условия применения; пригодность для конкретных сценариев по имеющимся сведениям оценить нельзя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration:

Usage:

import torch

from mapdet3d.model.mapdet3d import MapDet3D
from mapdet3d.op.mapdet3d.head import RoI2Det

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# TF32
torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True

torch.set_float32_matmul_precision("highest")

# Init model
model = MapDet3D.from_pretrained("RoyYang0714/Map-Det3D").to(device)

# (Optional) Enable tracking
model.track_whole_scene = True
model.roi2det = RoI2Det(nms=True, score_threshold=0.25, iou_threshold=0.5)

# Inference
model.eval()

with torch.no_grad():

with torch.autocast("cuda", enabled=True, dtype=torch.bfloat16):
    predictions: MapDet3DOut = model(
        images=[image],
        intrinsics=[intrinsics],
        extrinsics=[extrinsics],
        frame_ids=[frame_id],
    )

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mapdet3d · object-detection

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
753d600

0 моделей