深度学习

激光雷达一起编码

学习如何加载点云数据、预处理数据集、定义和训练网络以及生成检测。

要跟随：

  1. 下载代码
  2. 打开MATLAB

没有访问?现在就获得免费试用．

时间来完成:
15 - 30分钟
先决条件:
MATLAB的基本技能

需要复习吗?尝试一个免费的交互式教程。

所需的产品2022世界杯八强谁会赢？

步骤1

加载点云数据和对应的标签

加载点云数据、加载边界框标签以及分割训练和测试集。

你学到了什么:加载点云数据和对应的标签

  • 加载点云数据为fileDatastore与pcread函数
  • 加载绑定框标签使用boxLabelDatastore函数
  • 分离训练和测试集

步骤2

预处理的数据集

将数据集分为训练集和测试集，并发现各种增强技术。

你学到了什么:拆分数据集和数据扩展

  • 将数据集分为训练集和测试集
  • 对培训数据使用数据增强，包括:
    • 随机添加固定数量的汽车和卡车类对象到每个点云
    • 点云的翻转、缩放、旋转和平移

步骤3

定义网络

理解锚框、pointcolumns网络的支柱和pointcolumns网络的定义。

你学到了什么:定义用于对象检测的PointPillars网络

  • 定义锚箱
  • 为pointcolumns网络定义支柱
  • 定义PointPillar网络

步骤4

培训网络

在PointPillar网络上训练模型，或者使用预训练的模型。

你学到了什么:训练pointcolumns对象检测器

  • 指定培训选项
  • 使用trainPointPillarsObjectDetector函数来训练pointpillar
  • 或者，加载一个预训练的模型

步骤5

生成检测

利用训练好的网络对测试数据中的目标进行检测，并用边界框显示点云。

你学到了什么:在测试数据集上测试pointcolumns网络

  • 从测试数据中读取点云
  • 在测试点云上运行检测器，以获得预测的边界框和置信度分数
  • 用边界框显示检测到的输出点云
Baidu
map