Создайте сеть сегментации SqueezeSegV2 для организованного облака точек лидара
возвращает график слоев SqueezeSegV2 lgraph
= squeezesegv2Layers(inputSize
,numClasses
)lgraph
для организованных облаков точек размера inputSize
и количество классов numClasses
.
SqueezeSegV2 является сверточной нейронной сетью, которая предсказывает метки pointwise для организованного облака точек лидара.
Используйте squeezesegv2Layers
функция, чтобы создать сетевую архитектуру для SqueezeSegV2. Эта функция требует Deep Learning Toolbox™.
задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе. Например, lgraph
= squeezesegv2Layers(___,Name,Value
)'NumEncoderModules',4
определяет номер энкодеров, используемых, чтобы создать сеть к четыре.
[1] Ву, Bichen, Сюаньюй Чжоу, Сычэн Чжао, Сянюй Юэ и Курт Койцер. “SqueezeSegV2: Улучшенная Структура модели и Безнадзорная Доменная Адаптация к Дорожно-объектной Сегментации от Облака точек LiDAR”. На 2 019 Международных конференциях по вопросам Робототехники и Автоматизации (ICRA), 4376–82. Монреаль, Qc, Канада: IEEE, 2019.https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793495.
evaluateSemanticSegmentation
| semanticseg
| trainNetwork
(Deep Learning Toolbox)focalLossLayer
| pixelClassificationLayer
| DAGNetwork
(Deep Learning Toolbox) | layerGraph
(Deep Learning Toolbox)