อัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุ

อัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุ: อัลกอริธึมเหล่านี้ระบุวัตถุที่สนใจในข้อมูล point cloud เช่น รถยนต์ คนเดินเท้า หรือสัญญาณจราจร

การประยุกต์ใช้อัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุ Lidar point cloud
อัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุ Lidar point cloud ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ ยานพาหนะอัตโนมัติ และการวางผังเมือง เทคโนโลยี Lidar ใช้เลเซอร์เพื่อสร้างพอยต์คลาวด์สามมิติของสภาพแวดล้อม ซึ่งให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับตำแหน่งและรูปร่างของวัตถุ จากนั้นอัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุจะถูกนำไปใช้กับข้อมูลพอยต์คลาวด์เพื่อระบุและจำแนกวัตถุ เช่น รถยนต์ คนเดินเท้า และอาคาร อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถใช้งานได้หลากหลาย ตั้งแต่การหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางในยานพาหนะอัตโนมัติไปจนถึงการวางผังเมืองและการทำแผนที่ ด้วยการตรวจจับและจำแนกวัตถุในข้อมูลพอยต์คลาวด์อย่างแม่นยำ อัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุบนพอยต์คลาวด์ของ Lidar ช่วยให้เครื่องจักรรับรู้และนำทางโลกรอบตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ต่อไปนี้เป็นไลบรารียอดนิยมสิบไลบรารีสำหรับอัลกอริธึมการตรวจจับออบเจ็กต์ LiDAR point cloud พร้อมด้วย URL ดาวน์โหลดและคำอธิบายโดยย่อ:

1. Open3D-ML (https://github.com/isl-org/Open3D-ML): Open3D-ML เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง 3 มิติ เช่น การตรวจจับวัตถุ LiDAR point cloud มันถูกสร้างขึ้นบน Open3D และ PyTorch และประกอบด้วยโมดูลต่างๆ เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การแยกคุณสมบัติ และการฝึกโมเดล
2. PyTorch3D (https://github.com/facebookresearch/pytorch3d): PyTorch3D เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สยอดนิยมสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก 3 มิติ รวมถึงการตรวจจับวัตถุ LiDAR point cloud ประกอบด้วยเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ การเรนเดอร์ และการดำเนินการทางเรขาคณิต
3. PointPillars (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): PointPillars คืออัลกอริธึมการตรวจจับออบเจ็กต์พอยต์คลาวด์ LiDAR ที่ใช้การแสดงพอยต์คลาวด์แบบกระจัดกระจาย อัลกอริธึมนี้ได้รับประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยบนชุดข้อมูลการวัดประสิทธิภาพ KITTI
4. SECOND (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): SECOND เป็นอีกหนึ่งอัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุ LiDAR point cloud ที่ใช้เทคนิค voxelization ที่คล้ายกับ PointPillars ประกอบด้วยเครื่องมือก่อนการประมวลผลและหลังการประมวลผลที่หลากหลาย และยังได้รับประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยบนชุดข้อมูล KITTI
5. PointNet (https://github.com/charlesq34/pointnet): PointNet เป็นสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมสำหรับการประมวลผลข้อมูล point cloud รวมถึง LiDAR point cloud ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลล่วงหน้า การแยกคุณลักษณะ และงานการจัดหมวดหมู่
6. VoxelNet (https://github.com/qianguih/voxelnet): VoxelNet คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุพอยต์คลาวด์ LiDAR ที่ใช้ voxelization และการบิดแบบ 3 มิติเพื่อประมวลผลข้อมูลพอยต์คลาวด์ ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การดึงคุณสมบัติ และการฝึกโมเดล
7. LaserNet (https://github.com/zccyman/LaserNet): LaserNet คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุ LiDAR point cloud ที่ใช้ตัวแยกคุณลักษณะ spatiotemporal และเครือข่ายข้อเสนอภูมิภาคเพื่อระบุวัตถุในข้อมูล point cloud ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การฝึกโมเดล และการประเมินผล
8. PIXOR (https://github.com/philipptrenz/PIXOR): PIXOR คืออัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุพอยต์คลาวด์ LiDAR ที่ใช้การแสดงพอยต์คลาวด์แบบมุมมองจากมุมสูง ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การดึงคุณสมบัติ และการฝึกโมเดล
9. PV-RCNN (https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet): PV-RCNN คืออัลกอริธึมการตรวจจับออบเจ็กต์ LiDAR point cloud ที่ใช้สถาปัตยกรรมสองขั้นตอนซึ่งประกอบด้วยขั้นตอนการเข้ารหัสคุณลักษณะแบบ point-wise และ ขั้นตอนข้อเสนอระดับภูมิภาค ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การดึงคุณสมบัติ และการฝึกโมเดล
10. SalsaNet (https://github.com/ethz-asl/salsanet): SalsaNet เป็นอัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุพอยต์คลาวด์ LiDAR ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบกระจัดกระจาย 3 มิติเพื่อประมวลผลข้อมูลพอยต์คลาวด์ ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การดึงคุณสมบัติ และการฝึกโมเดล

หมายเหตุ ห้องสมุดเหล่านี้บางแห่งเป็นต้นแบบการวิจัยและอาจไม่มีเอกสารที่ดีหรือใช้งานง่ายเหมือนห้องสมุดอื่นๆ นอกจากนี้ อาจมีไลบรารีอื่นๆ ที่ไม่รวมอยู่ในรายการนี้ซึ่งเป็นที่นิยมและมีประโยชน์สำหรับการตรวจจับออบเจ็กต์ point cloud ของ LiDAR เช่นกัน