Pointcept/Pointcept

解決する課題

Pointceptは点群認識研究のために設計された柔軟なコードベースであり、3D表現の学習や、セマンティックセグメンテーションおよびインスタンスセグメンテーションなどの認識タスクを実行するための統一されたフレームワークを提供します。

仕組み

最先端の幅広い3Dバックボーン、事前学習フレームワーク、およびデータセットハンドラーを統合しています。このライブラリは、Point Transformer (V1, V2, V3)、OA-CNNs、Swin3Dを含む様々なアーキテクチャをサポートし、Utonia、Concerto、Sonataなどの複数の自己教師あり事前学習手法を実装しています。また、ScanNet、S3DIS、SemanticKITTIなどの主要な3Dデータセットに対して標準化された前処理パイプラインを提供します。

対象者

主に3Dコンピュータビジョン、点群解析、およびエンボディド・インテリジェンス（身体化された知能）に取り組む研究者や開発者を対象としており、異なるバックボーンや事前学習戦略を簡単に実験できるようにします。

ハイライト

• 広範なモデルズー: Point Transformer V1-V3、OA-CNNs、およびその他の高性能バックボーンの公式実装が含まれています。
• 高度な事前学習: Utonia、Concerto、Sonataのような最先端の自己教師あり学習フレームワークをサポートしています。
• 幅広いデータセットサポート: ScanNet、S3DIS、Waymo、nuScenesを含む、広範囲な屋内・屋外データセットの組み込み前処理を備えています。
• ハードウェアの柔軟性: NVIDIA GPU (CUDA) と AMD GPU (ROCm) の両方をサポートしています。
• 統合: 実験トラッキングのために wandb と互換性があります。