Семантическая сегментация сопоставляет каждую точку в 3-D облаке точек с меткой класса, такой как car, truck, ground, или vegetation. Lidar Toolbox™ предоставляет алгоритмы глубокого обучения, чтобы выполнить семантическую сегментацию на данных об облаке точек. Используйте сверточные нейронные сети (CNN) PointSeg и SqueezeSegV2, чтобы разработать модели семантической сегментации.
Lidar Toolbox также обеспечивает обнаружение объектов CNN PointPillars для разработки моделей обнаружения пользовательского объекта.
Начало работы с облаками точек Используя глубокое обучение
Изучите, как использовать облака точек для глубокого обучения.
