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深入学习算法适用于处理激光雷达点云数据通过使用深度学习工具箱™和激光雷达的工具箱™。
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pointPillarsObjectDetector
trainPointPillarsObjectDetector
检测
squeezesegv2Layers
pointnetplusLayers
组织训练PointSeg语义分割网络三维激光雷达点云数据。
组织训练SqueezeSegV2语义分割网络三维激光雷达点云数据。
生成CUDA®墨西哥人代码为激光雷达深度学习网络的语义分割。这个示例使用pretrained SqueezeSegV2[1]网络能段组织激光雷达点云属于三个类(背景、汽车和卡车)。信息在网络的训练过程,看到激光雷达点云分割使用SqueezeSegV2深度学习网络。生成的墨西哥人代码需要点云作为输入,并对点云执行预测使用DAGNetwork SqueezeSegV2网络对象。
火车PointNet + +深学习网络上执行语义分割航空激光雷达数据。
生成CUDA®墨西哥人代码PointNet + +[1]激光雷达网络的语义分割。这个示例使用pretrained PointNet + +网络,可以段无组织的激光雷达点云属于八类(建筑、汽车、卡车、波兰人,电线,围栏,地面和植被)。PointNet + +网络的更多信息,见开始使用PointNet + +。
火车PointPillars网络对象检测的点云。
生成CUDA®墨西哥人PointPillars对象探测器使用自定义层。有关更多信息,请参见使用PointPillars激光雷达三维物体探测激光雷达工具箱™深度学习的例子。
执行典型的数据增强技术用于三维物体检测和激光雷达数据工作流。
自动化汽车检测一个点云使用pretrained PointPillars对象在激光雷达探测网络贴标签机应用。在本例中,您使用AutomationAlgorithm接口自动化激光雷达贴标签机应用标签。
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