COMPONENTS common io) 编译 运行RGB-D数据集RGB-D数据集 使用 rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag 修改 rgbdslam_v2的launch文件 rgbdslam.launch 中的图像topic 运行 结果RGB-D相机RGB-D相机 使用 Realsense Camera ZR300 修改 rgbdslam_v2 智能推荐 什么是多模态交互?
RGB-D的显著性检测分为两个部分,RGB层和D层的两部分是否可以称之为双模态呢???应该是可以。 多模态(RGB-D)——RCFusion 。 阶段3:循环多模态融合:从CNNs的不同levels提取顺序的RGB-D特征,后送入RNN网络,产生一个紧凑的和有区分力的多模态特征。 3.实现细节: 1) RGB-/Depth-CNN: 采用...上,形成特...
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显著提高注册和重建的质量。 由于二维RGB图像以及深度相机的三维点云观测不可避免地都会有一些噪声,单独使用某一模态的信息或者是简单地进行数据融合,很容易会因为多模态信息利用...
图1.(a)RGB-D baseline,采用常规的跨模态融合模式设计,导致RGB和深度模态之间存在实质性差异的区域分类不准确。(b)室外环境的深度测量数据比较嘈杂。若没有本文所提出的模块,分割结果将急剧下降。 现有的大多数基于RGB-D的语义分割算法的标准做法是使用...
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;在后期设计的模型中又运用到ResNet模块训练,使得训练信息前后相匹配;模型中还设计了一个采用卷积与Denseblock...
d目标显著性检测算法获取目标像素的过程示意图。 16.图4是rgb ‑ d多模态特征融合过程实现3d目标检测过程示意图。 17.图5是mmff ‑ 3d目标检测网络模型框架在智能车间应用场景中的目标检测效果图。 具体实施方案 18.为方便理解本发明,首先介绍目标检测的背景知识,目标检测是计算机视觉中最基本、最具挑战性的问...
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
d图像是由rgb颜色图像和depth深度图像组成,这两种图像对应于同一场景的不同模态,颜色模态更强调外观信息,深度模态更强调几何信息。rgb ‑ d图像显著目标检测的核心就是要有效融合这两种模态信息,减少二者之间的差异,最大化它们的共同点,为显著目标的解码阶段提供更好的特征。
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...