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...
idx): image = Image.open(self.image_paths[idx]).convert('RGB') mask = Image.open(...
多任务的统一网络:对于一个系统来说,通过各种深度学习网络来完成不同的计算机视觉任务是昂贵且不切实际的。对于场景的基本特征开发,语义分割与一些任务具有很强的一致性,例如深度估计[97]、[85]、[36]、[141]、[1141]、[87]、场景补全[22]、实例分割[146]、[107]、[81]和目标检测[97]。这些任务可以相互协作...
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...
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...
RGB-D相机能够同时记录RGB图像和深度图像,RGB图像包含物体的表面颜色信息和纹理信息,深度图像包含物体的空间形状信息,结合RGB图像和深度图像能有效地提高物体的识别准确率。在过去的几年里,许多基于RGB-D的物体识别深度学习算法被提出。Blum等人提出了卷积K均值描述符[7],在兴趣点附近自动地学习特征并最终将这些特征...
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...
1.一种基于深度学习的RGB-D显著性目标检测方法,其特征在于,所述方法包括: 引入单目深度估计网络生成增强深度图作为原始深度图的补充,将两种深度图送入深度图特征提取流进行特征提取,对深度图特征进行自适应地择优选择,获取优化后的各级深度图特征; 将RGB特征和深度图特征在两个置信度图的指导下进行融合,得到互补区域...
显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割.随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大的进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果.然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信...
CVPR18基于深度学习的深度图像补全Deep Depth Completion of a Single RGB-D Image。2.使用监督学习方法,基于大量表面重建渲染的数据训练出深度模型,来补全深度图像。有一些公开数据集比如 Matterport3D , ScanNet , SceneNN, and SUN3D ...