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セグメンテーション
"セマンティック セグメンテーション" では、類似特性を使用して 3 次元点群の点がクラスター化され、各点が car
、building
、ground
、vegetation
などのクラス ラベルに関連付けられます。
エッジ、近傍点のプロパティ、および直方体、平面、円柱などの幾何学的形状に基づいて、点群をセグメント化できます。Lidar Toolbox™ には、点群を幾何学的にセグメント化するための関数とワークフローが含まれています。詳細については、航空 LiDAR データの地形分類の例を参照してください。
Lidar Toolbox では、深層学習を使用したセマンティック セグメンテーションもサポートされています。含まれている事前学習済みの PointSeg、SqueezeSegV2、および PointNet++ の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用するか、カスタムのセグメンテーション モデルを開発することができます。PointNet++ ネットワークを使用したセグメンテーション ワークフローについては、PointNet++ 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を参照してください。
関数
トピック
- Deep Learning with Point Clouds
Learn point cloud processing using deep learning.
- Semantic Segmentation in Point Clouds Using Deep Learning
Assign class labels to each point inside a point cloud using deep learning.
- PointNet++ 入門
PointNet++ ネットワークを定義し、それを使用してセマンティック セグメンテーションを実行する。
- 深層学習用のデータストア (Deep Learning Toolbox)
深層学習アプリケーションでデータストアを使用する方法を学びます。
- 深層学習層の一覧 (Deep Learning Toolbox)
MATLAB® のすべての深層学習層を確認できます。