多模态融合算法——Multimodal Compact Bilinear Pooling 【摘要】 很多多模态任务,都需要融合两个模态的特征。特征融合即输入两个模态的特征向量,输出融合后的向量。最常用的方法是拼接(concatenation)、按位乘(element-wise product)、按位加(element-wise sum)。MCB的作者认为这些简单的操作效果不如外积(outer ...
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...
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...
d融合的目标显著性检测相结合生成3d目标视锥点云、将rgb图像目标特征信息投影到三维空间上与3d点云密度分布信息进行多模态特征融合以获取精简3d目标视锥点云、利用aabb算法实现车间场景的3d目标边界框生成。具体来说:首先,基于yolov3目标检测框架多尺度预测目标的特点,将卷积神经主干网络darknet53改进为md56主干网络以提...
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...
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...
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。
现有的RGB-D显著性目标检测(SOD)模型通常将RGB和深度作为独立的信息,设计单独的网络对其进行特征提取。这种方案很容易受到有限的训练数据量的限制,或者过度依赖精心设计的训练过程。在观察到RGB和depth模式在区分显著的目标时实际上呈现某些共性后,一种新的联合学习和密集合作融合(JL-DCF)架构被设计,用于通过共享的网络...