最后,在点簇融合阶段,我们自适应地融合两个分支的信息以优化分割结果。大量的实验证明了该方法的有效性,并在SemanticKITTI和nuScenes数据集上实现了多扫描语义和运动对象分割。 2. 效果展示 图1.基线(Wafflelron)的比较[14])与我们在SemanticKITTI上的拟议方法。对于两种方法,子图(a)和(c)显示语义分割,而子图(b)...
SemanticKITTI: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences Paper Reading Note URL: arxiv.org/pdf/1904.0141 TL;DR 2019 ICCV 论文,提出了一个大规模的真实场景 LiDAR 点云标注数据集 SemanticKITTI,标注 28 类语义,共 22 个 sequences,43000 scans Introduction 背景 基于LiDAR 的语义分割...
(1)Actor 的前生是 Policy Gradients,这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作,而 Q-learning 做这件事会瘫痪; (2)Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法,能进行单步更新,而传统的 Policy Gradients 则是回合更新,这降低了学习效率。 算法思想 Actor 基于概率选行为,Critic 基于 Ac...
数据集特点 丰富的语义标注:SemanticKITTI数据集提供了前所未有的详细标注,每个点云数据都包含了具体的语义类别信息,为自动驾驶系统的语义分割和目标检测提供了有力支持。 多传感器融合:虽然该数据集主要基于激光雷达数据,但它也提供了相机图像等辅助信息,有助于研究者进行多传感器融合研究,提升自动驾驶系统的感知能力。
SemanticKITTI数据集生成 Caffe 由两种常用的数据集格式,一种是LMDB,另一种事HDF5,前者常用来做分类问题(单标签),后者用来做回归问题(多标签)。今天用经典的猫狗数据集生成自己的LMDB数据集。 一、准备数据集 我们用的数据集事经典的Kaggle数据集,可以直接在Kaggle上下载到,本地的百度云网盘也会在文末放出。
实验这一块,使用了nuScenes,SemanticKITTI,和WOD(Waymo Open Dataset)三个数据集,作者报告他们在nuScenes语义分割和SemanticKITTI全景分割任务达到了第一。评价指标方面,语义分割就使用了常规的IoU和mIoU,全景分割使用了PQ(全景质量)。 GPU用的A100,训练了36轮,初始学习率0.12(不大吗?),使用1个epoch来warm up,用余弦...
Semantickitti数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院(Karlsruhe Institute of Technology)的研究团队创建和维护的。该数据集是对KITTI数据集的扩展和改进,旨在提供更丰富和多样化的数据以供算法测试和性能评估。 2. 数据集内容: Semantickitti数据集包含大量的城市场景下的激光雷达点云数据和相机图像。其中,激光雷达点云数据主要...
一、SemanticKITTI点云拼接 SemanticKITTI是一个大规模的点云数据集,用于3D场景理解,它包含了许多城市的街景和道路场景。这些数据由激光雷达(LiDAR)获取,并带有丰富的语义信息。点云拼接是利用多个点云数据源来创建一个连续的、一致的全局点云模型。它通常涉及到配准(registration)和优化(optimization)两个主要步骤。 配...
SemanticKITTI中的实例类别是一个关键部分,它帮助区分同一语义类别中的不同物体。 在SemanticKITTI中,实例标签用于标记物体的实例。这意味着,即使两个物体属于同一语义类别(如两辆汽车),它们的实例标签也会不同。这种区分对于自动驾驶系统来说非常重要,因为它可以帮助系统更准确地识别和跟踪周围的物体。 实例类别在...
Semantickitti数据集和KITTI数据集的差异主要体现在用途、内容与细节处理上。用途方面，Semantickitti数据集侧重于语义分割与目标识别评估，是KITTI数据集的升级版，旨在提供丰富多样的数据，支持算法性能测试。而KITTI数据集则聚焦于立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测与3D跟踪等技术在车载环境下的性能评测。...