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ラベル付け、セグメンテーション、検出
ツールボックスを使用して、3 次元点群データにラベルを付け、深層学習モデルの学習データとして使用できます。ツールボックスには、点群のオブジェクトのセグメンテーション、検出、分類を行うための幾何学的アルゴリズムと事前学習済みの深層学習ネットワークも用意されています。これらのネットワークには、RandLA-Net、PointNet++、PointPillars、SqueezeSegV2、Voxel R-CNN、Segment Anything モデル (SAM) などがあります。これらのアルゴリズムとネットワークは、運輸業、林業、農業、建設業、鉱業などの用途で使用できます。
深層学習を使用して点群を処理する方法については、Deep Learning with Point Cloudsを参照してください。
カテゴリ
- ラベル付け
セマンティック セグメンテーション、オブジェクト検出、および分類のための、点群の対話的なラベル付け
- セグメンテーション
深層学習アルゴリズムを使用したクラスターへの点群データのセグメンテーション
- オブジェクトの検出と分類
深層学習ネットワークを使用した LiDAR 点群データのオブジェクトの検出と分類
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。
Determine Safe Landing Area for Aerial Vehicles
Demonstrates how to determine a safe landing area for aerial vehicles, such as helicopters and UAVs, by using aerial lidar data.
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。
PointPillars 深層学習を使用した LiDAR の 3 次元オブジェクト検出
点群でのオブジェクト検出用に PointPillars ネットワークに学習させる。
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
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 PointNet++ 深層学習ネットワークに学習させる方法を示します。
Data Augmentations for Lidar Object Detection Using Deep Learning
Perform typical data augmentation techniques for 3-D object detection workflows with lidar data.
Automate Ground Truth Labeling for Point Cloud Using Pretrained Deep Learning Model
Automate labeling in a point cloud using a pretrained deep learning model in the LiDAR ラベラー app.
Automate Ground Truth Labeling for Lidar Point Cloud Semantic Segmentation Using Lidar Labeler
Automate semantic labeling in a point cloud using a pretrained semantic segmentation network in the LiDAR ラベラー app. In this example, you can use the AutomationAlgorithm class to automate labeling in the Lidar Labeler app.
航空 LiDAR データからの個々の樹木の属性および森林のメトリクスの抽出
この例では、航空 LiDAR データから個々の樹木の属性および森林のメトリクスを抽出する方法を示します。
