Характеристики
- Размер весов
- 5,1 ГБ
- Архитектура
- PyTorch · dense
- Библиотека
- mapdet3d
- Опубликована
- 14 авг 2026
Ссылки
map-det3d-ca1m
Map-Det3D CA-1M обнаруживает объекты и предсказывает их 3D-рамки в метрических координатах по последовательностям RGB-кадров.
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
Map-Det3D — модель для онлайн-обнаружения объектов в метрическом 3D-пространстве, разработанная авторами из ETH Zürich, Meta Reality Labs Zürich и University of Bonn. Эта версия обучена на CA-1M и предназначена для многокадрового анализа потоковых RGB-изображений: использует геометрический признак, полученный из feed-forward модели реконструкции 3D, и напрямую предсказывает 3D-рамки объектов.
Модель принимает RGB-кадры вместе с параметрами камер и идентификаторами кадров; результатом являются 3D-обнаружения, а при включённом трекинге рамки в мировых координатах. Работа описывает онлайн-обнаружение по короткому временному окну, без подъёма 2D-обнаружений в 3D. Репозиторий кода опубликован под Apache-2.0. Карточка модели не сообщает отдельную лицензию весов.
Сценарии применения
- обнаружение объектов в 3D по потоковому видео с RGB-камеры
- оценка метрических 3D-рамок объектов в сцене
- онлайн-анализ многокадровых изображений с известными параметрами камер
- получение рамок объектов в мировых координатах с включённым трекингом
Ограничения
Для инференса требуются RGB-изображения и параметры камер; опубликованная версия обучена на CA-1M, поэтому перенос на другие данные может зависеть от сцены и условий съёмки. Отдельная лицензия весов в карточке не установлена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mapdet3d · object-detection
Архитектура PyTorch неизвестна transformers в образе рантайма.
- Ревизия весов
- 70e5530