torch.cuda.max_memory_allocated()
在 8 个 GPUs 上得到的最大 GPU 显存占用值,需要注意的是,这些显存占用值通常小于 nvidia-smi
显示出来的显存占用值;请参考 SECOND 获取更多的细节,我们在 KITTI 和 Waymo 数据集上都给出了相应的基准结果。
请参考 PointPillars 获取更多细节,我们在 KITTI 、nuScenes 、Lyft 、Waymo 数据集上给出了相应的基准结果。
请参考 Part-A2 获取更多细节。
请参考 VoteNet 获取更多细节,我们在 ScanNet 和 SUNRGBD 数据集上给出了相应的基准结果。
请参考 Dynamic Voxelization 获取更多细节。
请参考 MVXNet 获取更多细节。
请参考 RegNet 获取更多细节,我们将 pointpillars 的主干网络替换成 RegNetX,并在 nuScenes 和 Lyft 数据集上给出了相应的基准结果。
我们在 nuImages 数据集 上也提供基准模型,请参考 nuImages 获取更多细节,我们在该数据集上提供 Mask R-CNN , Cascade Mask R-CNN 和 HTC 的结果。
请参考 H3DNet 获取更多细节。
请参考 3DSSD 获取更多细节。
请参考 CenterPoint 获取更多细节。
请参考 SSN 获取更多细节,我们将 pointpillars 中的检测头替换成 SSN 模型中所使用的 ‘shape-aware grouping heads’,并在 nuScenes 和 Lyft 数据集上给出了相应的基准结果。
请参考 ImVoteNet 获取更多细节,我们在 SUNRGBD 数据集上给出了相应的结果。
请参考 FCOS3D 获取更多细节,我们在 nuScenes 数据集上给出了相应的结果。
请参考 PointNet++ 获取更多细节,我们在 ScanNet 和 S3DIS 数据集上给出了相应的结果。
请参考 Group-Free-3D 获取更多细节,我们在 ScanNet 数据集上给出了相应的结果。
请参考 ImVoxelNet 获取更多细节,我们在 KITTI 数据集上给出了相应的结果。
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