从图中可以看出,在所有LUBM和UOBM数据集上,SUMA的预处理时间都比PAGOdA更快,特别的,在三个UOBM数据集上,SUMA的预处理时间比PAGOdA快了七倍。 总结 SUMA是一个支持OWL 2 DL本体的高效可扩展的查询回答系统。SUMA通过为事实和规则构建高效的索...
这个问题很关键,比如在遮挡发生时,即使两帧之间的距离很近,但他们的重叠区域却不多,此时简单的根据总体误差、outliers数量等指标来判断的话,很容易误判,论文中举了 KITTI 数据集的一个例子,如下所示。 图6. 简单地以总体误差作为评价指标,导致错误结果 图6中,横轴表示位置,0.00表示候选帧的位置,1.00表示当前帧的...
目前MOS没有一个通用的评测基准,这一部分主要尝试解决这个问题。 所提出的评测指标主要是基于SemanticKITTI数据集,然后手动将所有类别重新组织为仅两种类型:移动和非移动/静态对象。实际移动的车辆和人属于移动对象,所有其他类属于非移动/静态对象。 为了量化 MOS 性能,在移动物体上使用常用的 Jaccard 指数或交并比 (IoU...
表1显示了相对平移和相对旋转误差,图7显示了在数据集的这一部分测试的不同方法的相应轨迹.一般来说,我们看到我们提出的方法SuMa++生成了更一致的轨迹,并且在大多数情况下实现了比SuMa更低的平移误差.与仅仅移除所有可能移动的对象的基线相比,SuMa是不可移动的,与SuMa++相比,我们看到非常相似的性能.这证实了SuMa在这...
我们利用KITTI数据集中的公路(road)数据集和里程计数据集(odometry)来测试我们提出的语义SLAM系统。该数据集(尤其是KITTI公路数据集)中包含大量的行驶中的汽车。实验结果表明,在真实的动态环境中我们的语义SLAM方法具有更高的定位精度以及鲁棒性。我们的激光雷达语义SLAM系统已经开源。 交流群 欢迎加入公众号读者群一起...
我们利用KITTI数据集中的公路(road)数据集和里程计数据集(odometry)来测试我们提出的语义SLAM系统。该数据集(尤其是KITTI公路数据集)中包含大量的行驶中的汽车。实验结果表明,在真实的动态环境中我们的语义SLAM方法具有更高的定位精度以及鲁棒性。我们的激光雷达语义SLAM系统已经开源。
所提出的评测指标主要是基于SemanticKITTI数据集,然后手动将所有类别重新组织为仅两种类型:移动和非移动/静态对象。实际移动的车辆和人属于移动对象,所有其他类属于非移动/静态对象。 为了量化 MOS 性能,在移动物体上使用常用的 Jaccard 指数或交并比 (IoU) 指数: ...
【点云分割】基于Open3D的Semantickitti数据集语义分割可视化效果展示 2866 0 03:18 App 【图像语义分割】Deeplabv3+代码运行演示 20.4万 0 00:55 App 【疲劳检测】基于SSD实时疲劳检测代码效果展示 2038 0 01:26 App 【目标检测】基于YOLOv5的轨道交通障碍物检测 709 0 02:21 App 【激光Slam】A-Loam代码运行...
图1. 只使用LiDAR扫描使用我们的方法生成的KITTI数据集的语义地图。地图使用面元表示,对应颜色表示一个类别标号。总之,我们的语义SLAM流程能够提供高质量的语义地图,与非语义地图相比,具有更高的度量准确性。 本文的主要贡献是一种整合语义到基于面元的地图表示的方法以及一种利用语义标号滤除动态物体的方法。总之,我们...
我们利用KITTI数据集中的公路(road)数据集和里程计数据集(odometry)来测试我们提出的语义SLAM系统。该数据集(尤其是KITTI公路数据集)中包含大量的行驶中的汽车。实验结果表明,在真实的动态环境中我们的语义SLAM方法具有更高的定位精度以及鲁棒性。我们的激光雷达语义SLAM系统已经开源。