Deep Learning

LIDAR Code-Along

Scopri come caricare dati di nuvole di punti, pre-elaborare i set di dati, definire e addestrare le reti e generare rilevamenti.

Segui le seguenti istruzioni:

  1. Scarica il codice
  2. Aprilo in MATLAB

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Tempo necessario:
15–30 minuti
Prerequisiti:
Competenze base di MATLAB

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Fase 1

Caricamento di dati di nuvole di punti e delle etichette corrispondenti

Carica dati di nuvole di punti, carica le etichette dei riquadri di delimitazione e suddividi i set di addestramento e test.

Il video dura 1:06.

 

Nozioni apprese: caricamento di dati di nuvole di punti e delle etichette corrispondenti

  • Caricamento dei dati di nuvole di punti come fileDatastore con la funzione pcread
  • Caricamento di etichette di riquadri di delimitazione con la funzione boxLabelDatastore
  • Suddivisione dei set di addestramento e di test

Fase 2

Pre-elaborazione dei set di dati

Suddividi un set di dati in set di addestramento e di test e scopri varie tecniche di incremento.

Il video dura 0:55.

 

Nozioni apprese: suddivisione dei set di dati e incremento dei dati

  • Suddivisione del set di dati in set di addestramento e di test
  • Uso dell’incremento dei dati per l’addestramento dei dati, incluso quanto segue:
    • Aggiunta casuale di un numero fisso di oggetti di classe automobile e autocarro a ogni nuvola di punti
    • Capovolgimento, ridimensionamento, rotazione e traslazione di una nuvola di punti

Fase 3

Definizione delle reti

Comprendi la definizione dei box di ancoraggio, i pilastri per la rete PointPillars e la rete PointPillars.

Il video dura 0:29.

 

Nozioni apprese: definizione di una rete PointPillars per il rilevamento di oggetti

  • Definizione dei box di ancoraggio
  • Definizione dei pilastri per la rete PointPillars
  • Definizione di una rete PointPillar

Fase 4

Addestramento delle reti

Addestra il modello sulla rete PointPillar oppure usa un modello pre-addestrato.

Il video dura 0:33.

 

Nozioni apprese: addestramento di un rilevatore di oggetti PointPillars

  • Specifica delle opzioni di addestramento
  • Uso della funzione trainPointPillarsObjectDetector per addestrare PointPillars
  • Possibilità alternativa di caricare un modello pre-addestrato

Fase 5

Generazione di rilevamenti

Utilizza una rete addestrata per rilevare oggetti nei dati di test e visualizza la nuvola di punti senza riquadri di delimitazione.

Il video dura 0:26.

 

Nozioni apprese: test di una rete PointPillars su un set di dati di test

  • Lettura della nuvola di punti da dati di test
  • Uso del rilevatore sulla nuvola di punti di test per ottenere i riquadri di delimitazione previsti e i punteggi di confidenza
  • Visualizzazione della nuvola di punti generata rilevata con riquadri di delimitazione