PaddlePaddle/Paddle3D：基于PaddlePaddle的3D计算机视觉开发工具包

项目介绍

PaddlePaddle/Paddle3D 是一个托管在 GitHub 上的开源项目，主要使用 Python 编写，采用 Apache License 2.0 许可证，目前获得 642 个 Star、148 次 Fork。

仓库全名: PaddlePaddle/Paddle3D

README 摘要

Paddle3D 🌈简介 Paddle3D是飞桨官方开源的端到端深度学习3D感知套件，涵盖了许多前沿和经典的3D感知模型，支持多种模态和多种任务，可以助力开发者便捷地完成『自动驾驶』领域模型从训练到部署的全流程应用。 ✨主要特性 🧩灵活的框架设计针对各类3D数据格式，灵活构建数据处理、骨干网络等核心模块，支持基于PaddleDetection、PaddleSeg灵活扩展2D视觉感知能力，并提供API与脚本两种训练评估方式，满足开发者灵活定制的差异化需求。 📱丰富的模型库聚合主流3D感知算法及精度调优策略，覆盖单目、点云等多种模态及检测、分割等多种任务类型。 🎗️端到端全流程支持KITTI、nuScenes、Waymo等主流3D数据集，提供从数据处理、模型搭建、训练调优到部署落地的全流程能力，极致优化模型性能，适配多种自动驾驶主流芯片，支持计算图优化、TensorRT/OpenVINO等加速库…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页。

常见问题

Paddle3D 用什么语言开发？

主要使用 Python 编写，采用 Apache License 2.0 许可证，目前有 642 个 Star。

Paddle3D 可以免费商用吗？

如何获取 Paddle3D 的源码？

可以直接克隆仓库：git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D.git，默认分支为 develop；安装与运行步骤见仓库 README。

Paddle3D 最近还在维护吗？

仓库最近一次更新为 2025年4月22日，当前有 15 个未关闭 Issue；Star 数为 642，可作为社区活跃度的参考。

关于

GitHub 原始描述（英文）

A 3D computer vision development toolkit based on PaddlePaddle. It supports point-cloud object detection, segmentation, and monocular 3D object detection models.

3d apollo autodrive bev caddn centerpoint hrnet kitti-dataset nuscenes point-cloud pointpillars smoke squeezeseg three-dimension-vision waymo-open-dataset

Apache License 2.0
642 Stars
148 Forks
17 Watching

描述取自 GitHub 官方 API，保持仓库作者书写的原文。

简要分析

热度分

955

价值分

430

活跃状态

活跃

GitHub

语言占比

C++

CMake

Cuda

Python

Shell

Release

Paddle3D v1.02022年12月28日
Paddle3D v0.52022年8月29日

贡献者

Paddle3D

🌈简介

Paddle3D是飞桨官方开源的端到端深度学习3D感知套件，涵盖了许多前沿和经典的3D感知模型，支持多种模态和多种任务，可以助力开发者便捷地完成 『自动驾驶』 领域模型从训练到部署的全流程应用。

✨主要特性

🧩灵活的框架设计

针对各类3D数据格式，灵活构建数据处理、骨干网络等核心模块，支持基于PaddleDetection、PaddleSeg灵活扩展2D视觉感知能力，并提供API与脚本两种训练评估方式，满足开发者灵活定制的差异化需求。

📱丰富的模型库

聚合主流3D感知算法及精度调优策略，覆盖单目、点云等多种模态及检测、分割等多种任务类型。

🎗️端到端全流程

支持KITTI、nuScenes、Waymo等主流3D数据集，提供从数据处理、模型搭建、训练调优到部署落地的全流程能力，极致优化模型性能，适配多种自动驾驶主流芯片，支持计算图优化、TensorRT/OpenVINO等加速库，并提供了开箱即用的部署教程，5分钟即可完成模型部署。

🏆无缝衔接Apollo

无缝对接Apollo自动驾驶平台，支持真机与仿真平台实验效果快速验证、多模态模型高性能融合，实现自动驾驶全栈式技术方案的高效搭建。

📣最新进展

🏅️飞桨AI套件

飞桨AI套件 PaddleX 发布全新版本，围绕飞桨精选模型（包括3D检测）提供了一站式、全流程、高效率的开发平台。

💎稳定版本

位于主分支，Paddle3D v1.0正式版本发布，详情请参考release note。

🧬预览版本

位于develop分支，体验最新功能请切换到该分支。

👫开源社区

📑项目合作： 如果您是企业开发者且有明确的目标检测垂类应用需求，请扫描如下二维码入群，并联系群管理员AI后可免费与官方团队展开不同层次的合作。
🏅️社区贡献： Paddle3D非常欢迎你加入到飞桨社区的开源建设中，参与贡献方式可以参考开源项目开发指南。
💻直播教程： Paddle3D会定期在飞桨直播间(B站:飞桨PaddlePaddle、微信: 飞桨PaddlePaddle)，针对发新内容、以及产业范例、使用教程等进行直播分享。

Paddle3D官方技术交流群二维码

🎈社区近期活动
- 🎗️Paddle3D v1.0正式版解读
  - 文章传送门：Paddle3D正式版发布！BEV、单目、激光雷达3D感知算法开箱即用，无缝衔接Apollo
- 🚦自动驾驶感知系统揭秘
  - 课程录播&PPT传送门：自动驾驶感知系统揭秘
📑 PaddleX
- 飞桨低代码开发工具（PaddleX）—— 面向国内外主流AI硬件的飞桨精选模型一站式开发工具。包含如下核心优势：
  - 【产业高精度模型库】：覆盖10个主流AI任务 40+精选模型，丰富齐全。
  - 【特色模型产线】：提供融合大小模型的特色模型产线，精度更高，效果更好。
  - 【低代码开发模式】：图形化界面支持统一开发范式，便捷高效。
  - 【私有化部署多硬件支持】：适配国内外主流AI硬件，支持本地纯离线使用，满足企业安全保密需要。
- PaddleX官网地址：https://aistudio.baidu.com/intro/paddlex
- PaddleX官方交流频道：https://aistudio.baidu.com/community/channel/610

📱模型库

单目3D感知

激光雷达3D感知

多相机3D感知

骨干网络

检测

分割

SqueezeSegV3

BEV-Camera

BEV-Fusion

BEVFusion(ADLab)

🔥使用教程

安装
全流程速览
自定义数据准备
配置文件详解
API
Paddle3D&Apollo集成开发示例
- 视觉感知算法集成开发示例
- 点云感知算法集成开发示例
常见问题
更新日志

💡产业实践范例

产业实践范例是Paddle3D针对3D目标检测应用场景，提供的端到端开发示例，帮助开发者打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。针对每个范例我们都通过AI-Studio提供了项目代码以及说明，用户可以同步运行体验。

📝许可证

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

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Paddle3D

项目介绍

README 摘要

常见问题

相关仓库

关于

简要分析

语言占比

Release

贡献者

Paddle3D

🌈简介

✨主要特性

🧩灵活的框架设计

📱丰富的模型库

🎗️端到端全流程

🏆无缝衔接Apollo

📣最新进展

👫开源社区

📱模型库

🔥使用教程

💡产业实践范例

📝许可证

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