Machine Learning pour la classification des données LiDAR 3D
Maîtriser la classification des nuages de points 3D avec les forêts aléatoires : Un guide complet du débutant à l'expert
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What You Will Learn!
- Comment appliquer la classification des nuages de points 3D à des problèmes concrets ?
- Comment représenter les nuages de points 3D d'une manière adaptée à l'apprentissage automatique ?
- Comment utiliser les forêts aléatoires pour classer les nuages de points 3D
- Comment évaluer la performance d'un classificateur de nuages de points 3D ?
Description
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser l'apprentissage automatique pour classer les nuages de points 3D. Les nuages de points 3D sont un type de données qui représentent la forme en 3D d'objets et de surfaces. Ils sont largement utilisés dans une variété d'applications, y compris la robotique, la conduite autonome et la vision par ordinateur.
Dans la première partie du cours, vous apprendrez les bases de la classification des nuages de points 3D et comment représenter les nuages de points 3D d'une manière adaptée à l'apprentissage automatique. Vous découvrirez également les forêts aléatoires, un type d'algorithme d'apprentissage automatique bien adapté à la classification des nuages de points 3D.
Dans la deuxième partie du cours, vous apprendrez à former et à évaluer un classificateur de nuages de points 3D à l'aide de forêts aléatoires. Vous apprendrez également à appliquer la classification de nuages de points 3D à des problèmes réels, tels que la détection d'objets et la segmentation de scènes.
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
Comprendre les bases de la classification des nuages de points 3D
Représenter les nuages de points 3D d'une manière adaptée à l'apprentissage automatique
Utiliser des forêts aléatoires pour former et évaluer des classificateurs de nuages de points 3D
Appliquer la classification de nuages de points 3D à des problèmes réels.
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Who Should Attend!
- Ce cours s'adresse à tous ceux qui souhaitent apprendre à utiliser l'apprentissage automatique pour classer des nuages de points en 3D. Cela inclut les étudiants, les chercheurs et les professionnels dans une variété de domaines, tels que la vision par ordinateur, la robotique et la conduite autonome.