此外,与目前英文撰写的RGB-D显著性目标检测综述[24]相比,本文重点关注深度学习背景下的RGB-D显著性目标检测发展,并以一种新的视角重新审视当前发展状况。具体不同点及创新点可概括为以下几个方面。 (1) 鉴于目前研究人员对深度图质量问题的关注越来越多,本文首次从RGB-D显著目标检测任务面临的跨模态特征融合和深度...
这些模块大致可分为六类:多任务学习、深度编码、多尺度网络、新型神经网络结构、数据/特征/得分级融合和后处理(见图5)。表2中总结了基于RGB-D图像的语义分割方法。 多任务学习:深度估计和语义分割是计算机视觉中两个具有挑战性的基本任务。这些任务也有一定的相关性,因为与不同目标之间的深度变化相比,目标内的深度...
idx): image = Image.open(self.image_paths[idx]).convert('RGB') mask = Image.open(...
随着深度相机的发展和普及, 深度图像已经被成功应用于各类计算机视觉任务, 这也为显著性目标检测技术提供了新思路. 通过引入深度图像, 不仅能使计算机更加全面地模拟人类视觉系统, 而且深度图像所提供的结构、位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背...
本文提出了一种基于深度学习的RGB-D场景语义分割算法,利用深度相机获取的RGB-D图像中的信息来标记每个像素所属的场景。首先,采用深度学习框架搭建网络模型,并对网络中的参数进行训练,以提高分类准确率。其次,对RGB-D图像进行分割,通过对前景目标和背景的识别,识别不同的场景。最后,通过实验结果的分析,证明了该算法的...
1、提出了一个新的使用多视图深度学习方法的语义分割方法, 基于从RGB-D SLAM中获得的相机轨迹, 对具有多视图一致性约束的CNN训练进行正则化。 2、提出并评估了多个在训练过程中增强多视图一致性的变量。 3 、引入了一种共享的原则, 将多个神经网络的输出变换到一个参考帧中. 这样网络不仅学习在视点改变下不变的...
【金融界消息】2024年12月19日,国家知识产权局最新信息显示,银江技术股份有限公司于2024年8月申请的专利——“一种基于提示学习的RGB-D协同显著性目标检测方法”正式公布,公开号为CN119131415A。该专利的提出标志着深度学习领域在目标检测技术方面的又一重要突破,具有广泛的应用潜力。
可以将D信息加入在RGB通道上成为一个4通道图片，然后用labelme工具制作mask标签，从而生成RGB-D+mask数据...
针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面,类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal sparse auto-encoder and recursive neural networks,MSAE-RNNs)的深度学习模型.SAE结合卷积及...
3.如权利要求2所述的基于单帧RGB-D图像深度学习对不规则工件的定位抓取方法,其特征在于,所述构建并离线训练深度学习的目标检测网络是,先采用COCO数据集上的预训练模型权重载入深度学习的目标检测网络,利用训练样本图像及对应的标签对深度学习的目标检测网络进行离线迭代训练,获得基于深度学习的目标检测网络的目标检测模型...