在 Jetson 嵌入式平台上对各种3D神经网络进行了基准测试，语义分割 | 在自动驾驶中实时LiDAR语义分割，我们准备好了?

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 在自主移动和机器人系统的感知框架中，由激光雷达（LiDAR）生成的3D点云语义分析通常对于许多应用至关重要，例如目标检测和识别，以及场景重建。 通过直接将3D空间数据与专门的深度神经网络集成，可以实现场景语义分割。 尽管这种类型的数据可以提供关于周围环境的丰富几何信息，但它也面临许多挑战：其非结构化和稀疏性，其不可预测的大小，以及其对计算资源的高要求。 这些特性阻碍了实时的语义分析，尤其是在资源受限的硬件架构上，这些架构构成了许多机器人应用的主要计算组成部分。 因此，在本文中，作者研究了各种3D语义分割方法，并分析了它们在资源受限的嵌入式NVIDIA Jetson平台上的性能和能力。 通过使用统一的 ………………………………