物体検出アルゴリズム

オブジェクト検出アルゴリズム: これらのアルゴリズムは、車、歩行者、交通標識など、ポイント クラウド データ内の対象オブジェクトを識別します。

Lidar ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムの応用。
Lidar ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムは、ロボット工学、自律走行車、都市計画など、さまざまな分野で広く使用されています。Lidar テクノロジでは、レーザーを使用して環境の 3 次元ポイント クラウドを作成し、オブジェクトの位置と形状に関する詳細な情報を提供します。次に、オブジェクト検出アルゴリズムをポイント クラウド データに適用して、車、歩行者、建物などのオブジェクトを識別および分類します。これらのアルゴリズムは、自律走行車の障害物回避から都市計画やマッピングまで、さまざまなアプリケーションに使用できます。Lidar ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムは、ポイント クラウド データ内のオブジェクトを正確に検出して分類することで、マシンが周囲の世界をより効果的に認識して移動できるようにします。

ここでは、LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムの人気ライブラリ 10 個と、そのダウンロード URL および簡単な説明を示します。

1. Open3D-ML (https://github.com/isl-org/Open3D-ML): Open3D-ML は、LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出などの 3D 機械学習タスク用のオープンソース ライブラリです。Open3D と PyTorch 上に構築されており、データの前処理、特徴抽出、モデル トレーニングなどのさまざまなモジュールが含まれています。
2. PyTorch3D (https://github.com/facebookresearch/pytorch3d): PyTorch3D は、LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出などの 3D ディープラーニング タスク用の人気のオープン ソース ライブラリです。3D モデルの作成、レンダリング、幾何学的操作を実行するためのさまざまなツールが含まれています。
3. PointPillars (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): PointPillars は、ポイント クラウドのスパース ボクセル化表現を使用する LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムです。このアルゴリズムは、KITTI ベンチマーク データセットで最先端のパフォーマンスを達成しました。
4. SECOND (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): SECOND は、PointPillars と同様のボクセル化技術を使用する別の LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムです。さまざまな前処理および後処理ツールが含まれており、KITTI データセットでも最先端のパフォーマンスを実現しています。
5. PointNet (https://github.com/charlesq34/pointnet): PointNet は、LiDAR ポイント クラウドを含むポイント クラウド データを処理するための人気のディープラーニング アーキテクチャです。前処理、特徴抽出、分類タスク用のツールが含まれています。
6. VoxelNet (https://github.com/qianguih/voxelnet): VoxelNet は、ボクセル化と 3D 畳み込みを使用してポイント クラウド データを処理する LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムです。データの前処理、特徴抽出、モデル トレーニング用のツールが含まれています。
7. LaserNet (https://github.com/zccyman/LaserNet): LaserNet は、時空間特徴抽出器と領域提案ネットワークを使用してポイント クラウド データ内のオブジェクトを識別する LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムです。データの前処理、モデルのトレーニング、評価のためのツールが含まれています。
8. PIXOR (https://github.com/philipptrenz/PIXOR): PIXOR は、ポイント クラウドの鳥瞰図表現を使用する LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムです。データの前処理、特徴抽出、モデル トレーニング用のツールが含まれています。
9. PV-RCNN (https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet): PV-RCNN は、ポイント単位の特徴エンコーディング ステージと領域提案ステージで構成される XNUMX 段階アーキテクチャを使用する LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムです。データの前処理、特徴抽出、モデル トレーニング用のツールが含まれています。
10. SalsaNet (https://github.com/ethz-asl/salsanet): SalsaNet は、スパース 3D 畳み込みニューラル ネットワークを使用してポイント クラウド データを処理する LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出アルゴリズムです。データの前処理、特徴抽出、モデル トレーニング用のツールが含まれています。

お願い これらのライブラリの一部は研究用のプロトタイプであり、他のライブラリほど文​​書化されておらず、ユーザーフレンドリーではない可能性があります。また、このリストに含まれていない他のライブラリも、LiDAR ポイント クラウド オブジェクト検出に人気があり、役立つ可能性があります。