lidar-bonnetal:LiDAR点云的语义和实例分割,用于自动驾驶

时间:2021-05-10 07:48:22
【文件属性】:
文件名称:lidar-bonnetal:LiDAR点云的语义和实例分割,用于自动驾驶
文件大小:17.46MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-10 07:48:22
semantic deep-learning dataset lidar segmentation 激光雷达 使用距离图像对点云进行语义分割。 由 , , 和 来自数据集的分割结果示例: 描述 该代码提供了使用距离图像作为中间表示来训练和部署LiDAR扫描语义分割的代码。 培训管道可以在找到。 我们将尽快开源部署管道。 预训练模型 squeezesegV2 + crf darknet21 暗网53 暗网53-1024 暗网53-512 要启用kNN后处理,只需在模型目录内的arch_cfg.yaml文件参数中将布尔值更改为True 。 模型预测 语义技术 这些是训练,验证和测试集的预测。 可以针对训练和验证集评估性能,但对于测试集评估,则需要提交基准测试(标签不公开)。 没有后处理: 塞格塞格 squeezeseg + crf squeezesegV2 squeezesegV2 + crf darknet21 暗网53 暗网53-1024 暗网53-5
【文件预览】:
lidar-bonnetal-master
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--------__init__.py(0B)
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