LiDAR 向けディープラーニング

オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーション用に、LiDAR 点群を使用してディープラーニングネットワークを学習、テスト、展開します。

MATLAB および Simulink を使用することで、以下を行うことができます。

LiDAR にディープラーニングを利用すべき理由

ディープラーニングアルゴリズムを適用して LiDAR 点群をセグメント化します。PointNet++、PointSeg、SqueezeSegV2 などのセマンティックセグメンテーションネットワークを LiDAR データを使用して学習、テスト、評価します。

LiDAR 点群からオブジェクトを検出し、その周辺に指向性のある境界ボックスを当てはめ、オブジェクト追跡や LiDAR ラベル付けのワークフローに使用します。PointPillars ネットワークなどのロバストな検出器の設計、学習、評価を行います。

検出と追跡

ディープラーニングモデルの学習のために LiDAR 点群をラベル付けします。LiDAR ラベラーアプリで組み込みまたはカスタムのアルゴリズムを適用して LiDAR 点群のラベル付けを自動化し、自動化アルゴリズムの性能を評価します。

PointPillars、SqueezeSegV2、PointNet++ などのネットワークの CUDA^® MEX コードを生成して、点群セグメンテーションまたはオブジェクト検出アルゴリズムを GPU に展開します。

LiDAR アプリケーション向けディープラーニングで使用する製品をご紹介します。

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ディープラーニングネットワークの設計、学習、および解析を行います。

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