Open3D 的 3D 机器学习扩展，提供点云与 RGBD 数据的语义分割、目标检测等任务的训练与可视化工具，支持 PyTorch 和 TensorFlow。

基于 PyTorch 的激光雷达 3D 目标检测工具箱，统一了 PointPillar、PV-RCNN 等主流点云检测模型的训练与评测流程，省去自己搭框架的麻烦。

把 Ultralytics YOLOv8 到 YOLOv12 系列模型封装成 ROS 2 节点，让机器人项目能直接调用目标检测、实例分割、姿态估计和跟踪能力。

面向自动驾驶场景的 3D 目标检测开源实现，基于深度学习的点云与图像融合方法，可用于训练和评测车辆、行人等目标的立体检测模型。

面向人的深度学习实用工具库，封装了 3D 目标检测、分割、传感器融合和视频合成等常用功能，省去重复造轮子。