2022 基于多模态自适应卷积的 RGB-D 图像语义分割 孙启超1,2,3), 恩擎1,2,3), 段立娟1,2,3)*, 乔元华4) 1) (北京工业大学信息学部 北京 100124) 2) (可信计算北京市重点实验室 北京 100124) 3) (信息安全等级保护关键技术国家工程实验室 北京 4) (北京工业大学应用数理学院 北京 100124) (ljduan@...
内容提示: 计算机辅助设计与图形学学报 Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics ISSN 1003-9775,CN 11-2925/TP 《计算机辅助设计与图形学学报》网络首发论文 题目: 基于多模态自适应卷积的 RGB-D 图像语义分割 作者: 孙启超,恩擎,段立娟,乔元华 收稿日期: 2021-06-04 网络首发日期: 2022-07-14 ...
RGB-D语义分割多模态融合卷积神经网络深度学习本发明涉及一种基于多模态自适应卷积的RGBD图像语义分割方法,包括:编码模块分别提取RGB图像特征和深度图像特征;将RGB特征和深度特征送入融合模块进行融合;其中,首先将多模态特征输入多模态自适应卷积生成模块,计算出两个不同尺度的多模态自适应卷积核;然后,多模态特征融合模块...
本发明涉及一种基于多模态自适应卷积的RGB‑D图像语义分割方法,包括:编码模块分别提取RGB图像特征和深度图像特征;将RGB特征和深度特征送入融合模块进行融合;其中,首先将多模态特征输入多模态自适应卷积生成模块,计算出两个不同尺度的多模态自适应卷积核;然后,多模态特征融合模块将RGB特征和深度特征分别与自适应卷积核...
本发明涉及一种基于多模态自适应卷积的RGBD图像语义分割方法,包括:编码模块分别提取RGB图像特征和深度图像特征;将RGB特征和深度特征送入融合模块进行融合;其中,首先将多模态特征输入多模态自适应卷积生成模块,计算出两个不同尺度的多模态自适应卷积核;然后,多模态特征融合模块将RGB特征和深度特征分别与自适应卷积核进行...