论文:RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation GitHub: GitHub - PRBonn/lidar-bonnetal: Semantic and Instance Segmentation of LiDAR point clouds for autonomous drivinggithub.com/PRBonn/lidar-bonnetal 摘要: 自动驾驶汽车中的感知通常通过一套不同的感知模式进行。鉴于大量公开可用的标记RG...
RangeNet++是一篇发表在IROS 2019上的论文《RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation》中提出的一个激光点云语义分割算法,该算法将激光点云通过球面投影转换为距离图像(Range Images),然后在距离图像上用二维卷积神经网络提取特征进行语义分割。为了获得精确的分割效果,作者还提出了一种新的后处理算法用...
实验结果显示本文的算法在单个嵌入式的GPU上仍在可以达到实时的效果,并且性能表现SOTA。 下面是论文具体框架结构以及实验结果:
通过引入LSTM模块,系统可学习物体运动模式,在波士顿动力的测试中,已能准确预测行人突然变向的轨迹。 论文链接: RangeNet++:Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation(https://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/milioto2019iros.pdf) 扩展阅读: ...
Our experiments show that our approach outperforms state-of-the-art approaches, while still running online on a single embedded GPU. The code can be accessed at https://github.com/PRBonn/lidar-bonnetal.Andres MiliotoIgnacio VizzoJens BehleyCyrill Stachniss会议论文...
再看坐标vv 这个显然就是求垂直方向的坐标了。原理和水平方向一样,区别是由于KITTI使用的Lidar传感器Velodyne HDL-64E是水平旋转扫描,上下角有一个视场角FOV,即论文中的[fup,fdown][fup,f],而不是水平方向是不断转圈,也就是[-180°,180°]。所以在水平角arctan(z/r)arctan(z/r)也就是图中的ββ加上...
RangeNet++spheracalprojection 的理解 ⽂章没有对投影进⾏详细阐述，其实思路很简单：原⽂公式如下 直接上图 对于激光点云P ，其相对于原点（LIdar 传感器）的位置关系如上图：先看坐标u arctan (y /x )求的是⽔平⽅位⾓，也就是图中的α。arctan (y ,x )π−1即对⾓α归⼀化到[0,2...
SuMa++论文笔记 检测保证地图的全局一致性 2.语义分割(RangeNet++) 这个是用RangeNet++来做的。RangeNet++为每一帧的每个点云生成一个语义标签以及概率,得到语义地图。 用...,KITTI,2019 总结可以当作是增加了语义信息的SuMa,为每个点云输出语义分割结果,使得建立的surfel地图包含丰富的语义,进而通过语义约束提高性能...
收稿日期: 2020-08-18; 修回日期: 2021-02-23. 基金项目: 国家自然科学基金(41771480); 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题(KF-2019-04-015).张硕(1995—), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为摄影测量与遥感、点云数据处理; 叶勤(1970—), 女, 博士, 副教授, 博士生导师, 论文...
SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A Learnable Scene Descriptor Dilated Point Convolutions: On the Receptive Field Size of Point Convolutions on 3D Point Clouds Segmentation of Points in the Future: Joint Segmentation and Prediction of a Point Cloud PU-Net: Point ...