isl-org/Open3D-ML

何を解決するか

Open3D-ML は、点群のような 3D データの処理の複雑さに特化した、3D マシンラーニングの標準化されたフレームワークを提供します。セマンティックセグメンテーション（シーン内の個々の点にラベルを付ける）や 3D オブジェクト検出（3D 空間内のオブジェクトを識別・位置特定する）といった一般的な 3D AI タスクのワークフローを簡素化します。

仕組み

Open3D コアライブラリの拡張として機能し、機械学習ツールを 3D データ処理パイプラインに直接統合します。このプロジェクトは PyTorch と TensorFlow の両方をサポートしており、既存の ML フレームワークを活用できます。以下の構造化されたアプローチを提供します：

• データセット：SemantickITTI、KITTI など一般的な 3D データセットを読み込むための組み込みクラス。
• モデル：さまざまな 3D タスク向けの事前学習済みモデル（Model Zoo）のライブラリ。
• パイプライン：トレーニング、推論、評価を扱うための高レベルインターフェース。ボイラープレートコードを書く必要がありません。
• 可視化：3D データとモデルの予測を可視化するためのツール。

対象ユーザー

3D コンピュータビジョン、ロボティクス、自動運転に取り組む研究者や開発者向けです。点群データに機械学習を適用する必要がある方々に最適です。

特徴

• 二重フレームワーク対応：PyTorch と TensorFlow の両方と互換性があります。
• 事前学習モデルズー：RandLA-Net、KPConv、PointPillars などのモデルの重みを含みます。
• 統合されたパイプライン：単一インターフェースまたは事前定義スクリプトを通じて、モデルのトレーニングとテストを簡素化します。
• 統合可視化：3D データセットやバウンディングボックスを可視化するための組み込みツール。