为了解决这个问题,RangeNet++提出了一种直接在输入点云上操作、使用GPU加速的快速k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)搜索算法,该算法可以为语义点云中的每个点找到最接近的k个点的共识投票(consensus vote)。与普通的kNN算法一样,作者也设置了一个搜索范围阈值,该阈值设定了最大允许距离,在这个距离内的点才会被认为是...
这四个步骤在以下小节中详细讨论:(A)将输入点云转换为距离图像表示,(B)2D全卷积语义分割,(C)从2D到3D的语义转换,从原始点云恢复所有点,而不考虑使用的距离图像离散化,以及(D)使用在所有点上操作的基于GPU的快速kNN搜索,高效的基于距离图像的3D后处理以从不期望的离散化和推断伪影中清除点云。 图2:方法框图...
本文提出了一种直接在输入点云中运行的快速、支持 GPU 的 k 最近邻 (kNN) 搜索。这使我们能够为语义点云中的每个点找到扫描中最接近 3D 的 k 个点的共识投票。由于在 kNN 搜索中很常见,我们还为搜索设置了一个阈值,我们称之为截止,设置被认为是近邻的点的最大允许距离。对 k 个最近点进行排序的距离度量...
这将导致重投影问题,如图: 距离图像(左)中的栅栏和汽车都被赋予了合适的语义标签,但将语义重投影到原始点(右)时,标签也被投影形成“阴影”(图中橙色虚线)。 为了解决重投影导致的问题,RangeNet++使用了一种快速的、支持GPU的k近邻(kNN)搜索,它根据预测标签和距离图像来代替(C)对点云进行后处理分割。 在 的距...
大佬您好,我用自己的固态雷达数据训练的网络,深度图大小设置为128*1024,用python训练推理和使用KNN都没问题,但是用您的代码出现两个问题: 1.config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16);设置为16时推理标签结果全为-1,我改为TF32后,情况好转,但仍有部分区域标签结果为-1,显示为黑的...
摘要: 针对道路场景点云全语义分割对行人等重要移动小目标实时分割效果差的问题, 提出一种基于RangeNet++深度神经网络并对损失函数进行优化改进的小目标语义分割方法. 首先对原本使用交叉熵损失函数的RangeNet++网络进行改进; 然后采用Focal Loss损失函数调节稀少但重要的移动小目标的权重, 能在卷积层数更少的DarkNet21...
数据异常和KNN后处理问题 #15 Closed Egorundel commented Jan 22, 2024 trt版本需8.2.3+ Natsu-Akatsuki 根据用户带来的错误,您是如何理解这一点的? Owner Natsu-Akatsuki commented Jan 22, 2024 Just a API migration problem. A more detailed question is welcomed. @Egorundel Natsu-Akatsuki added ...
我还展示了我们的方法 RangeNet++ ,其中包括我们的 kNN 后处理,始终胜过其未处理的 RangeNet 对应物,显示了我们的 kNN 搜索的功效。与 CRF 不同,kNN 清理对于除一类以外的所有类别都更好,这也是原始 SqueezeSeg 论文得出的结论,即使整体 IoU 更高。(3)消融实验...
直接使用服务器训练,epoch设置为50次,使用darknet21,没有CRF或KNN的后处理。batchsize为4。结果如下所示: 7 使用训练模型进行预测 在预测到序列19时报错,显示为numpy数组索引问题,但至少前面19个序列是完整预测了的。 8 定性比较 下面可视化00序列 ==真值== ...
直接 trtexec 不 ok,是因为命令行生成的 trt 模型跟我源码生成的 trt 模型不一致,源码的额外补充了一个 KNN 层在原来 RangetNet++ 的后面。 称原实现 RangetNet++ 的最后一层为 A 然后我这边的 trt 模型为 A + KNN 你trtexec 的 trt 模型 也只是 A Owner Natsu-Akatsuki commented Aug 17, 2023 2)...