苹果的Cubify Anything：扩展室内3D物体检测
Hacker News 摘要原标题：Apple's Cubify Anything: Scaling Indoor 3D Object Detection
该网页是关于Apple发布的一个开源项目“Cubify Anything”，这个项目的目标是进行室内3D物体检测。项目的GitHub仓库包含了Cubify Transformer（CuTR）模型及相关的CA-1M数据集的实现。其中包含以下几个方面的信息：
1. 项目概述：
• 该仓库包含对Cubify Transformer模型的公开实现以及CA-1M数据集的链接和注释。
• 还提供了运行CuTR模型的基本读取和推理代码，并支持使用NeRF Capture应用捕获的图像进行处理。
2. 安装要求：
• 推荐使用Python 3.10和近期的2.x版本的PyTorch。
• 提供了一个requirements.txt文件，列出了所有必要的依赖。
3. CA-1M数据集说明：
• 数据集包含经过全面注释的类无关3D框，这些框在激光扫描仪的坐标系中发布。
• 为每个捕获帧提供了“逐帧”3D框的真实值，并且包含了每个捕获的真实视角信息。
4. 数据下载和使用：
• 所有数据均根据CC-by-NC-ND许可发布，下载链接均在数据文件中列出。
• 数据按WebDataset格式发布，每个捕获对应一个完整的tar档案。
5. 模型运行：
• 提供了对RGB-D和仅RGB图像的支持，用户可以根据设备类型选择合适的模型。
• 用户可以通过命令行接口运行模型，并可选择Visualization选项查看预测的3D准确性。
6. 自定义设备捕获：
• 支持从用户自己的设备上运行RGB/Depth图像，用户需确保已安装NeRF Capture应用。
7. 引用信息：
• 如果在研究中使用CA-1M或CuTR，应使用特定格式的引用条目。
8. 许可证说明：
• 代码使用Apple Sample Code License发布，数据和模型均有相应的使用条款。
以上内容提供了详细的使用指导和对项目的描述，使开发者能够方便地使用和贡献于该开源项目。