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深度学习
在激光雷达点云上训练、测试和部署深度学习网络,用于对象检测和语义分割。
使用MATLAB和Simulink,您可以:
应用深度学习算法分割激光雷达点云。在激光雷达数据上训练、测试和评估语义分割网络,包括PointNet++、PointSeg和SqueezeSegV2。
检测并拟合激光雷达点云中对象周围的定向边界框,并将其用于对象跟踪或激光雷达标记工作流。设计、训练和评估强大的检测器,如PointPillars网络。
标记激光雷达点云以训练深度学习模型。使用lidar Labeler应用程序,应用内置或自定义算法自动标记激光雷达点云,并评估自动化算法性能。
生成CUDA®针对PointPillars、SqueezeSegV2和PointNet++等网络的MEX代码,用于在GPU上部署点云分割或对象检测算法。
了解用于激光雷达应用的深度学习的产品。
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