Nesne Algılama Algoritmaları

Nesne algılama algoritmaları: Bu algoritmalar, nokta bulutu verilerindeki arabalar, yayalar veya trafik işaretleri gibi ilgilenilen nesneleri tanımlar.

Lidar nokta bulutu Nesne algılama algoritmalarının uygulanması.
Lidar nokta bulutu nesne tespit algoritmaları robotik, otonom araçlar ve şehir planlama gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Lidar teknolojisi, nesnelerin konumu ve şekli hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan, ortamın üç boyutlu nokta bulutunu oluşturmak için lazerleri kullanıyor. Daha sonra nesne algılama algoritmaları, arabalar, yayalar ve binalar gibi nesneleri tanımlamak ve sınıflandırmak için nokta bulutu verilerine uygulanır. Bu algoritmalar, otonom araçlarda engellerden kaçınmadan şehir planlama ve haritalamaya kadar çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Lidar nokta bulutu nesne algılama algoritmaları, nokta bulutu verilerindeki nesneleri doğru bir şekilde algılayıp sınıflandırarak, makinelerin etraflarındaki dünyayı daha etkili bir şekilde algılamasını ve gezinmesini sağlar.

LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmalarına yönelik on popüler kitaplığın yanı sıra indirme URL'leri ve kısa açıklamaları burada verilmiştir:

1. Open3D-ML (https://github.com/isl-org/Open3D-ML): Open3D-ML, LiDAR nokta bulutu nesne tespiti gibi 3D makine öğrenimi görevleri için açık kaynaklı bir kitaplıktır. Open3D ve PyTorch üzerine kurulmuştur ve veri ön işleme, özellik çıkarma ve model eğitimi gibi çeşitli modülleri içerir.
2. PyTorch3D (https://github.com/facebookresearch/pytorch3d): PyTorch3D, LiDAR nokta bulutu nesne algılaması da dahil olmak üzere 3B derin öğrenme görevleri için popüler bir açık kaynaklı kitaplıktır. 3B modeller oluşturmak, işlemek ve geometrik işlemler gerçekleştirmek için çeşitli araçlar içerir.
3. PointPillars (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): PointPillars, nokta bulutlarının seyrek vokselleştirilmiş temsilini kullanan bir LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmasıdır. Bu algoritma, KITTI kıyaslama veri kümesinde en gelişmiş performansı elde etti.
4. İKİNCİ (https://github.com/nutonomy/second.pytorch): İKİNCİ, PointPillars'a benzer bir vokselizasyon tekniği kullanan başka bir LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmasıdır. Çeşitli ön işleme ve işleme sonrası araçları içerir ve ayrıca KITTI veri kümesinde en gelişmiş performansı elde etmiştir.
5. PointNet (https://github.com/charlesq34/pointnet): PointNet, LiDAR nokta bulutları da dahil olmak üzere nokta bulutu verilerini işlemeye yönelik popüler bir derin öğrenme mimarisidir. Ön işleme, özellik çıkarma ve sınıflandırma görevlerine yönelik araçları içerir.
6. VoxelNet (https://github.com/qianguih/voxelnet): VoxelNet, nokta bulutu verilerini işlemek için vokselleştirme ve 3D evrişimleri kullanan bir LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmasıdır. Veri ön işleme, özellik çıkarma ve model eğitimi için araçlar içerir.
7. LaserNet (https://github.com/zccyman/LaserNet): LaserNet, nokta bulutu verilerindeki nesneleri tanımlamak için uzay-zamansal özellik çıkarıcı ve bir bölge öneri ağı kullanan bir LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmasıdır. Veri ön işleme, model eğitimi ve değerlendirmeye yönelik araçları içerir.
8. PIXOR (https://github.com/philipptrenz/PIXOR): PIXOR, nokta bulutunun kuşbakışı temsilini kullanan bir LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmasıdır. Veri ön işleme, özellik çıkarma ve model eğitimi için araçlar içerir.
9. PV-RCNN (https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet): PV-RCNN, noktasal özellik kodlama aşaması ve bir noktasal özellik kodlama aşamasından oluşan iki aşamalı bir mimari kullanan bir LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmasıdır. Bölge teklifi aşaması. Veri ön işleme, özellik çıkarma ve model eğitimi için araçlar içerir.
10. SalsaNet (https://github.com/ethz-asl/salsanet): SalsaNet, nokta bulutu verilerini işlemek için seyrek bir 3D evrişimli sinir ağı kullanan bir LiDAR nokta bulutu nesne algılama algoritmasıdır. Veri ön işleme, özellik çıkarma ve model eğitimi için araçlar içerir.

not Bu kütüphanelerden bazılarının araştırma prototipleri olduğu ve diğerleri kadar iyi belgelenmemiş veya kullanıcı dostu olmayabileceği. Ek olarak, bu listede yer almayan, LiDAR nokta bulutu nesne tespiti için popüler ve kullanışlı olan başka kütüphaneler de olabilir.