Machine Learning pour la classification des données LiDAR 3D

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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