雷达点云场景的生成对抗合成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了获取真实交通场景数据集的困难问题，提出了使用生成对抗网络（GAN）进行雷达场景合成的新方法。关键发现表明，所开发的PointNet++基础的GAN模型生成的雷达点云场景在性能上与真实场景相近（约87%），为汽车雷达验证提供了一种有效的替代方案。
研究提出了一种新方法，利用生成对抗网络（GAN）合成雷达场景，解决了获取真实交通场景数据集的难题。基于PointNet++的GAN模型生成的雷达点云场景性能接近真实场景（约87%），为汽车雷达验证提供了有效替代方案。
