RangeNet++,之所以叫Rangenet++,是因为它可以广泛应用于各种基于距离图的CNN网络,通用性很强,所以称之为Rangenet++。这个Rangenet++非常经典,比如suma++就是利用了Rangenet++改进suma所得到的。Rangenet++的亮点如下: 精准语义分割:RangeNet++能够仅使用LiDAR点云进行精准的语...
RangeNet是在以P440 UWB模块组成的RCM链接层基础上实现的无线介质访问控制层(MAC),减轻使用者直接通过RCM链接层来初始化数据包从而协调飞行时间所带来的负担。详细的说明如上图所示。 组网协议 RangeNet支持两种协议选项:随机调度 (ALOHA)和时分多址(TDMA)。主机可以动态地在这两种媒体访问控制模式之间进行切换。
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...
1 conda创建Python3.6的虚拟环境,命名为RangeNet++ 2 装依赖包 安装torch及其相应的包,这里注意官网给的指令为torchvision==0.8.0+cu110,但此处需要将“+cu110”删掉,不然会报错。 进入此页面:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/,找到对应的安装版本。 pip install torch==1.7.0+cu110 torchvisio...
RangeNet++方法 (A)将输入点云转换为距离图像表示,即 range 图像; (B)2D 图像完全卷积语义分割; (C)从原始点云中恢复所有点的从 2D 到 3D 的语义转换,无论使用的距离图像离散化如何; (D)基于有效距离图像的 3D 后处理,对所有点使用基于 GPU 的快速 kNN 搜索,消除不需要的离散化和推理伪影 ...
RangeNet++是一种基于球面投影的点云分割模型,处理步骤如下: (A)球面投影将输入点云转换为距离图像表示 先将每个点 映射到球坐标,最后再到图像坐标,定义如下(注意 ,原论文 有误): 其中 为图像坐标, 为所期望的距离图像的高度和宽度。 是传感器的垂直视场(field-of-view), ...
自动驾驶领域的环境感知通常是通过融合多个不同的传感器数据完成的。当前有很多标注过的开源RGB图像数据,同时出现了很多基于这些图像的识别算法。尤其是当前能够取得很好效果的高精度语义感知任务,通常是使用高分辨率相机完成的。这就使得,使用其他传感器的算法被大家所
Rangenet Web EmailUsername Password Interface Remember me Forgot password Browser: FAILED TEST Note: A modern browser is needed to use the standard (Ajax/Web 2.0) interface. - Tested to work: IE7+, Safari 3.1+, Firefox 3.0+, Google Chrome 1+ - Mostly works in : Opera 9.51, ...
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