语义分割自动驾驶 - 程序员宅基地

语义分割——自动驾驶鱼眼数据集

综上所述，语义分割在自动驾驶中具有重要意义，它不仅能够提升自动驾驶系统的感知、决策和规划能力，还能够提高安全性和优化人机交互体验。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，语义分割将在自动驾驶领域发挥更加...

基于Rangenet Lib的自动驾驶LiDAR点云语义分割与可视化

这段代码是一个C++程序，用于处理来自KITTI数据集的激光雷达（LiDAR）扫描数据。程序主要实现以下功能：1. **读取和解析命令行参数**：使用Boost库中的`program_options`模块来定义和解析命令行参数。...

实时语义分割网络DDRNet项目

实时语义分割网络DDRNet项目工程，已调试成功，运行结果展示如下 2022-05-05 07:35:32,001 Loss: 0.457, MeanIU: 0.7796, Best_mIoU: 0.7802 2022-05-05 07:35:32,001 [0.98194617 0.85180647 0.92407255 0.58784785...

自动驾驶环境感知之激光雷达语义分割算法

标签：自动驾驶计算机视觉人工智能

加权的交叉熵损失：在自动驾驶场景中，道路上的点个数是远远多于如行人等这些小物体的点个数，此时小物体上参与loss计算的点个数就比较少，不利于小物体的分割。个近邻的原始/中间点特征，此时的特征维度为：（N, K,...

19篇ICCV 2023自动驾驶精选论文解析 | 涵盖3D目标检测、语义分割、点云等方向

标签：目标跟踪人工智能计算机视觉

ICCV 2023榜单上月已出，今年共收录了2160篇论文，这次是来和大家分享，涵盖了3D目标检测、BEV感知、目标检测、语义分割、点云等方向，共19篇。论文原文以及开源代码文末领取！

视觉2D感知（二）：语义分割算法及在无人驾驶的应用

语义分割算法及在无人驾驶的应用

面向自动驾驶场景的高效实时语义分割方法研究

标签：深度学习自动驾驶语义分割深度卷积神经网络毕业设计

图像语义分割(ImageSemantic... 现有方法通过堆叠大量的卷积层等方法构建复杂网络，尽管取得了显著的性能提升，但是面临严重的内存消耗和延迟等问题，使得其不适用于实时应用场景，如自动驾驶、增强现实、物联网等。

案例分享：自动驾驶3D点云语义分割数据标注

标签：自动驾驶 3d 人工智能

在自动驾驶环境感知系统中，如何获取高精度实时路况数据，是决定自动驾驶系统行车安全的关键。目前主流的两种感知技术路径“纯视觉”与“高精地图+激光雷达”中，由于激光雷达采集的3D点云路况数据更为密集、准确且...

自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战

标签：自动驾驶目标检测人工智能

自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdf Deep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, ...