本篇综述旨在为radar-camera融合提供一个全面的指导方针,特别是关注目标检测和语义分割相关的感知任务。基于雷达和相机传感器的原理,本文深入研究了数据处理过程和表示,然后对雷达-相机融合数据集进行了深入分析和总结。 在对雷达相机融合方法的回顾中,提出了一些问题,包括“为什么要融合”、“融合什么”、“在哪里融合”...
4.目前将目标检测和语义分割融合的轻量级端到端深度神经网络还很少,为此,设计了基于目标检测和语义分割融合的障碍物检测网络desenet,可以将目标检测和语义分割两种类型的数据集合并加载,并进行联合训练,扩充了可检测目标的类别数,提高了各尺寸目标的检测准确率,具有现实意义和良好应用前景。 技术实现要素: 5.本发明为了...
基于目标检测和语义分割融合的障碍物检测方法属于电子信息领域.该方法参考了卷积神经网络中优秀的轻量级网络框架和优秀的网络设计思路,设计了可在移动智能设备上实现实时目标检测和语义分割的端到端卷积神经网络DeSeNet,通过统一的数据标注格式和对优秀网络模块的合理利用,加强了DeSeNet网络的特征提取能力,成功将目标检测和...
(a) 用于三维检测的协作标记激光雷达点:首先由人类注释器对每个对象内的激光雷达点进行弱标记,然后由基于F点网的预训练激光雷达检测器进行微调。(b) 协作训练用于激光雷达点的语义分割网络(SegNet):为了增强训练数据,可以使用预先训练的图像SegNet传输图像语义。 图11.(a) 标签质量对目标检测网络性能影响的说明。网络...
深度学习| 低光图像增强任务 | YOLO | CVPR 2023 | GFM高低频特征对齐模块,适用于低光增强,图像增强,图像去噪,低光目标检测和分割任务 2962 -- 2:00 App 深度学习 | 多尺度特征提取模块 | SSFF多尺度特征提取模块,适用于医学图像分割,小目标检测等所有CV任务通用的高频与低频特征多尺度融合模块。 2598 -- ...
鉴于可以感知的丰富语义信息,camera在自动驾驶中被广泛用于目标检测、分割和跟踪。激光雷达通过测量激光束从发射到接收的时间差来计算到周围目标的距离,激光雷达传感器发射的激光束越密集,物体的三维轮廓就越清晰。相机和激光雷达提供的这些互补特征使激光雷达相机-传感器融合成为近年来的热门话题,并在二维(2D)和三维目标检...
本发明提供了一种基于语义分割和目标检测融合模型的复合缺陷检测方法,对原始图像进行复合缺陷图像预处理,得到多个缺陷图像,从而获取图像中缺陷边缘形状,区分图像的缺陷类型;根据图像的缺陷类型,对原始图像进行缺陷图像预处理并将处理结果输入构建并训练Unet语义分割网络,得到对应图像的缺陷掩模图;计算对应图像的缺陷掩模图与...
即插即用模块和论文会同步更新在QQ深度学习交流群,进群永久更新中, 视频播放量 3298、弹幕量 0、点赞数 43、投硬币枚数 9、收藏人数 72、转发人数 13, 视频作者 Ai缝合怪, 作者简介 工学博士发表多篇SCI期刊、CCF论文,每天更新即插即用模块,分享CV及NLP相关知识,每个模