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首页实时三维激光雷达点云道路对象分割:SqueezeSeg方法详解
SqueezeSeg是一种创新的深度学习方法,专注于实时的道路对象语义分割,特别是针对三维激光雷达点云中的汽车、行人和骑自行车的人。该研究将问题视为一个逐点分类任务,利用卷积神经网络(CNN)进行处理。SqueezeSeg的核心设计是将CNN与递归条件随机场(Recurrent CRF)相结合,允许模型在每个激光雷达点上直接生成预测,并通过递归层进行细化,以提高分割的精度和一致性。 文章首先介绍了自动驾驶领域对实时、准确环境感知的需求,尤其是对道路物体的识别,这包括了汽车、行人和自行车等。3D激光雷达因其在各种光照条件下的鲁棒性,成为众多自动驾驶解决方案的重要组成部分。SqueezeSeg正是针对这种数据源进行研究,它不仅能够在单个帧内快速运行(8.7±0.5 ms),而且具有很高的精度,这对于高效的自动驾驶应用至关重要。 训练方面,研究者利用了KITTI数据集的激光雷达点云,结合其提供的3D边界框作为逐点分割标签。为了扩充训练样本,他们开发了一个基于《侠盗猎车手V》(GTA-V)的激光雷达模拟器,能够生成大量真实场景的数据,这对于模型泛化能力的提升非常有效。 值得注意的是,SqueezeSeg模型的性能经过了严格的实验验证,证明了其在真实数据上的表现。作者强调,他们的源代码和合成数据将作为开源资源提供,以便其他研究人员和开发者可以进一步探索和改进这一技术。 SqueezeSeg是一个融合了深度学习和传统图形处理技术的解决方案,它优化了激光雷达数据的处理流程,为自动驾驶领域的实时道路对象识别提供了强有力的支持。这项工作对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。
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积网络来预测像素级标签。9提出了一种用于图像分割的CRF公式,并用均值-场迭代算法近似
求解。CNNs和CRFs合并在10中,CNN用于生成初始概率图,CRF用于细化和恢复细节。
在11中,平均场迭代被重新表述为一个递归神经网络(RNN)模块。
D. 模拟数据采集
获取注释,特别是点或像素级的注释对于计算机视觉任务来说通常是非常困难的。因此,合成
数据集引起了越来越多的关注。在自动驾驶社区中,视频游戏《侠盗猎车手》被用来检索数
据,用于目标检测和分割[19]、[20]。
3.方法描述
A. 点云转换
传统CNN模型操作图像,可以由3-dimentional张量的大小 H × W × 3表示。前二维编码空间
位置,其中H和W分别为图像高度和宽度。最后一个维度编码特性,最常见的是RGB值。然
而,三维激光雷达点云通常表示为一组笛卡尔坐标(x, y, z),也可以包含额外的特征,如强度或
RGB值。与图像像素的分布不同,激光雷达点云的分布通常是稀疏而不规则的。因此,纯粹地
将3D空间离散为立体像素会导致过多的空voxels。处理这样的稀疏数据是低效的,浪费计
算。
为了获得更紧凑的表示,我们将激光雷达点云投射到一个球体上,以实现密集的、基于网格的
表示:
和 分别为方位角和顶角,如图2中A所示。
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