自动驾驶系统基于PolarNet的点云端到端语义分割和项目实战

最新推荐文章于 2024-08-27 13:45:54 发布
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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： 自动驾驶 人工智能 机器学习
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版权
本文深入解析PolarNet，一种用于自动驾驶的点云语义分割方法，它解决了点云稀疏性和无序性的挑战。PolarNet采用极坐标系的BEV投射，提高了点云数据的利用率。通过SemanticKITTI数据集，你将学习如何训练和测试PolarNet模型，理解其网络特征提取和Ring CNN的工作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

点云语义分割的背景和点云描述方法

PolarNet理论部分详解

问题描述

极坐标下的BEV投射

网络特征提取

Pytorch实现中的具体参数

环境依赖

数据集的下载和配置

数据集下载

SemanticKITTI开发工具安装配置

模型训练和测试

测试和分割结果可视化

基于深度学习的激光雷达点云语义分割是目前自动驾驶领域的热门研究方向，前面的文章中我们介绍过了SqueezeSeg和百度cnn seg点云语义分割方法，其中cnn seg被应用于百度Apollo以及Autoware两个开源的自动驾驶系统，在Apollo和Autoware中，点云语义分割模块都占据了障碍物感知比较大的权重。本文我将详细解读点云语义分割领域最新方法——PolarNet，该方法发表于CVPR2020，是目前该领域最佳方法，通过本文，你将使用SemanticKITTI数据集实践PolarNet神经网络的训练，完成本文的学习你将实现以下结果：

在这里插入图片描述

点云语义分割的背景和点云描述方法

点云语义分割在三维目标检测和识别、场景重建以及高精度地图自动化构建等方面都

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