LiDAR 処理

LIDAR 点群の処理用の深層学習のワークフローの拡張

Deep Learning Toolbox™ を Lidar Toolbox™ と一緒に使用して、LIDAR 点群データを処理するための深層学習アルゴリズムを適用します。

アプリ

LiDAR 点群のグラウンドトゥルースデータへのラベル付け

関数

オブジェクトの検出

`pointPillarsObjectDetector`	PointPillars オブジェクト検出器の作成 (R2021b 以降)
`trainPointPillarsObjectDetector`	Train PointPillars object detector (R2021b 以降)
`detect`	Detect objects using PointPillars object detector (R2021b 以降)

セグメンテーション

`squeezesegv2Layers`	(Not recommended) Create SqueezeSegV2 segmentation network for organized lidar point cloud
`pointnetplusLayers`	(非推奨) PointNet++ セグメンテーションネットワークを作成する (R2021b 以降)

注目の例

RandLANet 深層学習を使用した航空 LiDAR のセマンティックセグメンテーション

この例では、航空 LiDAR データのセマンティックセグメンテーションを実行するために RandLANet 深層学習ネットワークに学習させる方法を示します。

(Lidar Toolbox)

Complex-YOLO v4 ネットワークを使用した LiDAR オブジェクト検出

この例では、You Only Look Once version 4 (YOLO v4) 深層学習ネットワークを使用して、点群内のオブジェクトを検出する方法を説明します。この例では、次の作業を行います。

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Code Generation for Lidar Object Detection Using SqueezeSegV2 Network

Generate CUDA® MEX code for a lidar object detection network. In the example, you first segment the point cloud with a pretrained network, then cluster the points and fit 3-D bounding boxes to each cluster. Finally, you generate MEX code for the network.

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PointSeg 深層学習ネットワークを使用した LIDAR 点群のセマンティックセグメンテーション

この例では、オーガナイズド 3 次元 LiDAR 点群データで PointSeg セマンティックセグメンテーションネットワークに学習させる方法を示します。

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SqueezeSegV2 深層学習ネットワークを使用した LiDAR 点群のセマンティックセグメンテーション

この例では、オーガナイズド 3 次元 LiDAR 点群データで SqueezeSegV2 セマンティックセグメンテーションネットワークに学習させる方法を示します。

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LiDAR 点群セグメンテーションネットワーク用のコード生成

この例では、LiDAR セマンティックセグメンテーション用の深層学習ネットワークの CUDA® MEX コードを生成する方法を示します。この例では、3 つのクラス (background、car、truck) に属しているオーガナイズド LiDAR 点群をセグメント化することができる、事前学習済みの SqueezeSegV2 [1] ネットワークが使用されます。ネットワークに学習させる手順については、SqueezeSegV2 深層学習ネットワークを使用した LiDAR 点群のセマンティックセグメンテーション (Lidar Toolbox)を参照してください。生成された MEX コードは、入力としてひとまとまりの点群を取り、SqueezeSegV2 ネットワーク用の DAGNetwork オブジェクトを使用して点群に対する予測を実行します。