以RGB-D或多感官设置的形式融合彩色(RGB)图像和范围或深度(D)数据对于许多农业任务来说是一种相对较新但发展迅速的模式。RGB-D数据有可能为许多依赖感知的农业任务提供有价值的信息,但收集适当的数据和适当的地面实况信息可能具有挑战性和劳动密集性,而且高质量的公开可用数据集很少。本文对可用于农业机器人的现有RGB...
RGB - D斯拉姆数据集和基准(RGB-D SLAM Dataset and Benchmark)数据介绍：We provide a large dataset containing RGB-D data and ground-truth data with the goal to establish a novel benchmark for the evaluation of visual odometry and visual SLAM systems. Our dataset contains the color and depth ...
大多数 RGB-D 图像数据集主要是用手持摄像机捕获的,因此存在运动模糊和其他实时扫描的典型伪影;例如,姿势错误、颜色与深度错位,并且通常包含大量不完整的场景,覆盖范围有限。数据集包含从安装在三脚架上的固定相机在静态场景中获取的高动态范围 (HDR) 图像,因此没有运动模糊。此属性为研究场景中图像的精细尺度特征提供...
1. NTU RGB+D 数据集概述 NTU RGB+D 是由南洋理工大学的Rose Lab 实验室提出来的人体(骨架)行为识别数据集。具体详细情况可以参考链接,NTU RGB+D只是其中一种模态数据。因为在课题中需要用到该数据集,所以简单记录一下自己对于这个数据集的理解,以及可能在我们的模型中
这篇论文关注于使用RGB-D数据,是对RGB-D的数据进行语义分割的。在使用RGB-D数据的多级室内语义分割中,已经表明将深度特征结合到RGB特征中有助于提高分割精度。然而,先前的研究尚未充分利用多模态特征融合(换句话说,就是把RGB图和深度图连接起来的方式)的潜力,例如,简单地连接RGB和深度特征或平均RGB和深度分数图。
利用RGB相机和深度传感器等设备对真实三维场景进行数字化重建,是AR/VR、元宇宙、机器人等诸多应用领域的一项关键技术。为了保障重建质量,算法往往需要精准估计场景的三维注册信息。目前,随着Kinect、iPad/iPhone Pro系列等包含深度相机的消费电子产品的普及,使用RGB-D数据进行场景的三维重建变得越来越常见,其中的深度观测可以...
数据不同:RGB、RGB-D、点云数据等; 标注工具 LabelFusion:https://github.com/RobotLocomotion/LabelFusion 实现方式不同 整体方式 整体方法直接估计给定图像中物体的三维位置和方向。经典的基于模板的方法构造刚性模板并扫描图像以计算最佳匹配姿态。这种手工制...
基于RGB-D数据的语义建图(SLAM帮助语义)。首先利用SSD执行单帧RGB图片(2D)物体检测,接着基于检测结果和深度信息,利用3D分割算法进一步分割3D点云。最终利用ORB-SLAM2的相机位姿信息将每帧的3D点云分割结果合并到地图中,建立语义点云地图。 未来工作 语义帮助SLAM。利用语义信息提高SLAM的精度,鲁棒性等。 ...
RGB D斯拉姆数据集和基准RGBD SLAM Dataset and Benchmark.pdf,RGB - D 斯拉姆数据集和基准(RGB-D SLAM Dataset and Benchmark) 数据介绍: We provide a large dataset containing RGB-D data and ground-truth data with the goal to establish a novel benchmark for th