在激光雷达点云上训练、测试和部署用于目标检测和语义分割的深度学习网络。
使用 matlab® 和 simulink®，您可以：
- 为应用深度学习算法预处理激光雷达点云
- 使用激光雷达标注器来标注用于目标检测的激光雷达点云
- 处理大量数据，以便使用数据存储进行训练、测试和验证
- 为深度学习工作流生成 c/c 和 cuda 代码，以用于在点云数据进行语义分割和目标检测
为什么将深度学习应用于激光雷达？
激光雷达语义分割
应用深度学习算法以分割激光雷达点云。基于激光雷达数据训练、测试和评估语义分割网络，包括 pointnet 、pointseg 和 squeezesegv2。
激光雷达标注
标注激光雷达点云以用于训练深度学习模型。借助激光雷达标注器，应用内置或自定义算法以自动标注激光雷达点云，并评估自动化算法的性能。
部署
为 pointpillars、squeezesegv2 和 pointnet 等网络生成 cuda® mex 代码，以在 gpu 上部署点云分割或目标检测算法。