分割
利用深度学习和几何算法分割点云数据
语义分割将3-D点云中的每个点与类标签相关联,例如车
,卡车
,地面
,或植被
.Lidar Toolbox™提供深度学习算法,对点云数据进行语义分割。使用PointSeg、SqueezeSegV2和pointnet++卷积神经网络(CNN)来开发语义分割模型。
可以对点云数据中的地进行分段segmentGroundSMRF
函数。它被用于航空激光雷达数据的地形分类工作流,在空中点云中分割地面、植被和建筑物。
功能
主题
- 使用深度学习的点云入门
了解如何使用点云进行深度学习。
- 开始使用pointnet++
定义pointnet++网络并学习如何使用该网络执行语义分割。
- 用于深度学习的数据存储(深度学习工具箱)
了解如何在深度学习应用程序中使用数据存储。
- 深度学习层列表(深度学习工具箱)
在MATLAB中发现所有深度学习层®.