분할
의미론적 분할은 3차원 포인트 클라우드 점들의 유사한 특성을 사용하여 이 점들을 군집화하고, 각 점을 car
, building
, ground
또는 vegetation
과 같은 클래스 레이블과 연결합니다.
모서리, 이웃 점 속성, 기하학적 모양(예: 직육면체, 평면, 원통)을 기반으로 포인트 클라우드를 분할할 수 있습니다. 분할 과정에 대한 자세한 내용은 Terrain Classification for Aerial Lidar Data 예제를 참조하십시오.
Lidar Toolbox™ 함수는 딥러닝을 사용하는 의미론적 분할도 지원합니다. 포함되어 있는 사전 훈련된 RandLA-Net, SAM(Segment Anything Model), PointSeg, SqueezeSegV2, PointNet++ CNN(컨벌루션 신경망)을 사용하거나 사용자 지정 분할 모델을 개발할 수 있습니다. RandLA-Net 신경망을 사용하는 분할 과정의 예제는 Aerial Lidar Semantic Segmentation Using RandLANet Deep Learning 항목을 참조하십시오.

함수
도움말 항목
- Deep Learning with Point Clouds
Learn point cloud processing using deep learning.
- Semantic Segmentation in Point Clouds Using Deep Learning
Assign class labels to each point inside a point cloud using deep learning.
- PointNet++ 시작하기
PointNet++ 신경망을 정의하고 이를 사용하여 의미론적 분할을 수행합니다.
- Get Started with RandLA-Net
Define a RandLA-Net network and use it to perform semantic segmentation of large-scale point clouds.
- Datastores for Deep Learning (Deep Learning Toolbox)
Learn how to use datastores in deep learning applications.
- 딥러닝 계층 목록 (Deep Learning Toolbox)
MATLAB®에서 제공하는 딥러닝 계층에 대해 알아봅니다.
- Generate RoadRunner Scene Using Aerial Hyperspectral and Lidar Data (Automated Driving Toolbox)
Generate RoadRunner scene from aerial hyperspectral and lidar data.