本文提出了一种新颖的鲁棒场景三维扫描注册算法,通过对RGB-D多模态数据进行学习,并利用多视角图像信息来补充三维几何特征,显著地提升了三维场景扫描片段的注册性能。通过提取二维图像平面和三维空间的特征,本方法能有效挖掘出只存在于纹理空间 (例如,几何形状为平面但具有丰富纹理特征的海报) 或几何空间 (例如,弱纹理的...
为此,本文提出了一种新型的跨模态引导编码器。图2(a)描述了所提出的方法的整体框架,它由一个跨模态引导编码器和一个分割解码器组成,给定RGB-D数据作为输入,编码器通过SA-Gate单元对两种模态的互补信息进行重新校准和融合,然后通过双向多步传播(BMP)模块...
多模态多拼接的RGB-D显著性目标检测方法.pdf,本发明公开了一种多模态多拼接的RGB‑D显著性目标检测方法。本发明采用ResNet50对RGB图像和经过处理的三通道深度图像进行预训练,并且从预训练中提取特征信息相互交叉结合,这是在现有方法中基本没有运用过的;在后期设计的模
论文名称:Siamese Network for RGB-D Salient Object Detection and Beyond 原文作者:Keren Fu 内容提要 现有的RGB-D显著性目标检测(SOD)模型通常将RGB和深度作为独立的信息,设计单独的网络对其进行特征提取。这种方案很容易受到有限的训练数据量的限制,或者过度依赖精心设计的训练过程。在观察到RGB和depth模式在区分显著...
该算法首先利用稀疏编码和池化技术分别从RGB-D图像(RGB图像和深度图像两种模态)中提取RGB特征和深度特征,然后根据不同模态的特征对物体识别率的贡献进行特征级融合得到多模态融合特征,最后送入SVM分类器进行分类识别,并调整融合参数寻求最优识别率.在RGB-D数据集上进行分类识别实验,结果表明该方法的物体分类识别率能够...
一种多模态多拼接的RGB-D显著性目标检测方法 本发明公开了一种多模态多拼接的RGBD显著性目标检测方法,包括如下步骤:S1,将图像划分不重叠子区域,分别提取各个图像子区域的RGB图像颜色信息,Depth图像深度信息,对称... 陈莉,赵志华 被引量: 0发表: 2023年 RGB-D图像中的分步超像素聚合和多模态融合目标检测 受光照...
RGB-D多模态人脸识别方法研究.PDF,摘要 人脸识别是一个历史悠久的研究课题。随着机器学习,尤其是深度学习的发展,以 及大数据的爆炸式增长,二维图像人脸识别技术近几年获得了长足的进步。然而,由于 二维图像对姿态、光照、表情等因素的敏感性,在较为恶劣的条件,诸如巨
为RGB-D SOD中的异构特征融合设计了一个新的搜索空间,并首次尝试为RGB-D SOD引入NAS。 在七个基准上进行了广泛的实验,并表明该方法优于其他最新方法。 图1(左):显著目标通常分布在不同的深度间隔内。 图1(右):将原始深度图分解为多个区域,并提取出对深度敏感的RGB特征。
为了消除低质量深度图带来的干扰,并准确突出RGB图像中的显著目标,提出了一个用于多模态特征交互的RGB-D显著性目标检测模型。在编码阶段,设计了一个特征交互模块,其包含三个子模块:用于增强特征表述能力的全局特征采集子模块、用于过滤低质量深度信息的深度特征精炼子模块和用于实现特征融合的多模态特征交互子模块。在...
RGB-D多模态人脸识别方法研究.PDF,摘要 人脸识别是一个历史悠久的研究课题。随着机器学习,尤其是深度学习的发展,以 及大数据的爆炸式增长,二维图像人脸识别技术近几年获得了长足的进步。然而,由于 二维图像对姿态、光照、表情等因素的敏感性,在较为恶劣的条件,诸如巨