אלגוריתמים לזיהוי אובייקטים

אלגוריתמים לזיהוי אובייקטים: אלגוריתמים אלו מזהים אובייקטים מעניינים בנתוני ענן הנקודות, כגון מכוניות, הולכי רגל או תמרורים.

היישום של אלגוריתמי זיהוי אובייקטים של ענן נקודות Lidar.
אלגוריתמים לזיהוי אובייקטים בענן נקודות של Lidar נמצאים בשימוש נרחב בתחומים שונים, כגון רובוטיקה, כלי רכב אוטונומיים ותכנון עירוני. טכנולוגיית Lidar משתמשת בלייזרים כדי ליצור ענן נקודות תלת מימדי של הסביבה, המספק מידע מפורט על מיקומם וצורתם של עצמים. לאחר מכן, אלגוריתמים לזיהוי אובייקטים מיושמים על נתוני ענן הנקודות כדי לזהות ולסווג אובייקטים כגון מכוניות, הולכי רגל ובניינים. אלגוריתמים אלו יכולים לשמש למגוון יישומים, החל מהימנעות ממכשולים ברכבים אוטונומיים ועד לתכנון עירוני ומיפוי. על ידי זיהוי וסיווג מדויק של אובייקטים בנתוני ענן הנקודות, אלגוריתמי זיהוי אובייקטים בענן נקודות של Lidar מאפשרים למכונות לתפוס ולנווט את העולם סביבן בצורה יעילה יותר.

להלן עשר ספריות פופולריות עבור אלגוריתמים לזיהוי אובייקטים בענן נקודות LiDAR, יחד עם כתובות האתרים להורדה ותיאורים קצרים:

1. Open3D-ML (https://github.com/isl-org/Open3D-ML): Open3D-ML היא ספריית קוד פתוח למשימות למידת מכונה תלת-ממדית כגון זיהוי אובייקטים בענן נקודות LiDAR. הוא בנוי על גבי Open3D ו- PyTorch, וכולל מודולים שונים כגון עיבוד מוקדם של נתונים, חילוץ תכונות והכשרת מודלים.
2. PyTorch3D (https://github.com/facebookresearch/pytorch3d): PyTorch3D היא ספריית קוד פתוח פופולרית למשימות למידה עמוקה בתלת מימד כולל זיהוי אובייקטים בענן נקודות LiDAR. הוא כולל מגוון כלים ליצירת מודלים תלת מימדיים, רינדור וביצוע פעולות גיאומטריות.
3. PointPillars (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): PointPillars הוא אלגוריתם זיהוי אובייקטים של ענן נקודות LiDAR שמשתמש בייצוג דליל של ענני נקודות. אלגוריתם זה השיג ביצועים חדישים במערך הנתונים של KITTI benchmark.
4. SECOND (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): SECOND הוא אלגוריתם נוסף של LiDAR לזיהוי אובייקטים בענן נקודות שמשתמש בטכניקת voxelization דומה ל-PointPillars. הוא כולל מגוון כלים לעיבוד מוקדם ואחרי עיבוד, וגם השיג ביצועים מתקדמים במערך הנתונים של KITTI.
5. PointNet (https://github.com/charlesq34/pointnet): PointNet היא ארכיטקטורת למידה עמוקה פופולרית לעיבוד נתוני ענן נקודות, כולל ענני נקודות LiDAR. הוא כולל כלים לעיבוד מקדים, חילוץ תכונות ומשימות סיווג.
6. VoxelNet (https://github.com/qianguih/voxelnet): VoxelNet הוא אלגוריתם זיהוי אובייקטים בענן נקודות LiDAR המשתמש ב-voxelization ובפיתולים תלת-ממדיים לעיבוד נתוני ענן נקודות. הוא כולל כלים לעיבוד מוקדם של נתונים, חילוץ תכונות והכשרת מודלים.
7. LaserNet (https://github.com/zccyman/LaserNet): LaserNet הוא אלגוריתם זיהוי אובייקטים בענן נקודות LiDAR המשתמש במחלץ תכונות מרחב-זמני וברשת הצעות אזור כדי לזהות אובייקטים בנתוני ענן נקודות. הוא כולל כלים לעיבוד מוקדם של נתונים, אימון מודלים והערכה.
8. PIXOR (https://github.com/philipptrenz/PIXOR): PIXOR הוא אלגוריתם זיהוי אובייקטים של ענן נקודות LiDAR שמשתמש בייצוג ממעוף הציפור של ענן הנקודות. הוא כולל כלים לעיבוד מוקדם של נתונים, חילוץ תכונות והכשרת מודלים.
9. PV-RCNN (https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet): PV-RCNN הוא אלגוריתם זיהוי אובייקט ענן נקודות LiDAR המשתמש בארכיטקטורה דו-שלבית המורכבת משלב קידוד תכונה נקודתית ו- שלב הצעת האזור. הוא כולל כלים לעיבוד מוקדם של נתונים, חילוץ תכונות והכשרת מודלים.
10. SalsaNet (https://github.com/ethz-asl/salsanet): SalsaNet הוא אלגוריתם זיהוי אובייקטים בענן נקודות LiDAR שמשתמש ברשת עצבית תלת מימדית דלילה לעיבוד נתוני ענן נקודות. הוא כולל כלים לעיבוד מוקדם של נתונים, חילוץ תכונות והכשרת מודלים.

הערות שחלק מהספריות הללו הן אבות טיפוס מחקר וייתכן שאינן מתועדות היטב או ידידותיות למשתמש כמו אחרות. בנוסף, עשויות להיות ספריות אחרות שאינן כלולות ברשימה זו שהן גם פופולריות ושימושיות לזיהוי אובייקטי ענן נקודות LiDAR.