深度学习

激光雷达简易教程

了解如何加载点云数据、预处理数据集、定义和训练网络以及生成检测。

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  1. 下载代码
  2. 在 MATLAB 中打开

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完成所需时间：
15-30 分钟
预备知识：
MATLAB 基本技能

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所需产品

步骤 1

加载点云数据和对应的标签

加载点云数据、加载边界框标签以及拆分训练集和测试集。

视频长度为 1:06.

 

学习内容：加载点云数据和对应的标签

  • 使用 pcread 函数将点云数据作为 fileDatastore 加载
  • 使用 boxLabelDatastore 函数加载边界框标签
  • 拆分训练集和测试集

步骤 2

预处理数据集

将数据集拆分为训练集和测试集，并探索各种增强方法。

视频长度为 0:55.

 

学习内容：数据集拆分和数据增强

  • 将数据集拆分为训练集和测试集
  • 对训练集进行数据增强，包括：
    • 向每个点云随机添加固定数量的汽车和卡车类对象
    • 翻转、缩放、旋转和平移点云

步骤 3

定义网络

了解如何定义锚框、PointPillars 网络的“柱子”和 PointPillars 网络。

视频长度为 0:29.

 

学习内容：定义用于目标检测的 PointPillars 网络

  • 定义锚框
  • 定义 PointPillars 网络的“柱子”
  • 定义 PointPillars 网络

步骤 4

训练网络

基于 PointPillars 网络训练模型或使用预训练模型。

视频长度为 0:33.

 

学习内容：训练 PointPillars 目标检测器

  • 指定训练选项
  • 使用 trainPointPillarsObjectDetector 函数训练 PointPillars
  • 或者，加载一个预训练模型

步骤 5

生成检测

使用经过训练的网络来检测测试数据中的对象，并显示点云和边界框。

视频长度为 0:26.

 

学习内容：基于测试数据集测试 PointPillars 网络

  • 从测试数据中读取点云
  • 对测试点云运行检测器，以获得预测的边界框和置信度分数
  • 显示检测到的输出点云和边界框