其实就是一个KNN啦,并没有多么复杂, 实验与结果 总之是很不错,而且作者提出了一个评价指标border-IoU,这个评价指标考虑了由于一个点距离传感器自遮挡的远近,自遮挡在范围图像中表现为标签的变化,说白了就是被挡了,我认为是这样。(注意,并不是说被一个点正好挡住了...
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2.上诉结果是我在未...
2)更快的运行速度:修正了使用 FP16,分割精度降低的问题 issue#9,使模型在保有精度的同时,预测速度大大提升;使用 CUDA 编程对数据进行预处理;使用 libtorch 对数据进行 KNN 后处理(参考 Here) Prerequisites 1)步骤 1:下载和解压缩 libtorch Note 使用过 Conda 环境的 Torch 库,然后发现其速度会相对较慢,后处...
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...
Faster Performance. Resolve the issue of reduced segmentation accuracy when using FP16 (issue#9), achieving a significant speed boost without sacrificing accuracy. Preprocess data using CUDA. Perform KNN post-processing with libtorch ( refer tohere). ...
Faster Performance. Resolve the issue of reduced segmentation accuracy when using FP16 (issue#9), achieving a significant speed boost without sacrificing accuracy. Preprocess data using CUDA. Perform KNN post-processing with libtorch ( refer tohere). ...
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)...
您好,首先感谢您的代码,让我收益颇多! 我用自己的数据重新训练了rangenet++网络,用的darknet主干网络。用您仓库的代码进行部署时,分割结果全是错的。 我把输入trt和trt的输出结果都打印出来看了一下,输入的数据没问题,但是trt的输出结果并不是整数索引,是1.68156e-4