1、RGB-D 传感器 RGB 是红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)这3 个英文单词的首字母缩写,由这3 种颜色能进一步变幻出各种各样的颜色。在用计算机等设备表示颜色的时候经常用到RGB 色彩模式这个说法。 RGB 表示的是3 种原色,而RGB-D 最后的D 是深度(Depth)的首字母。 也就是说,RGB-D 传感器在相机原有的功能...
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...
图4显示了近年来3D语义分割深度学习的里程碑。 基于RGB-D RGB-D图像中的深度图包含关于真实世界的几何信息,这有助于区分前景目标和背景,从而提供提高分割精度的可能。在这一类别中,通常使用经典的双通道网络分别从RGB和深度图像中提取特征。然而框架过于简单,无法提取丰富而精细的特征。为此,研究人员将几个附加模块集...
中科微至的RGB-D智能立体相机，结合RGB和深度数据，能够精准识别和定位目标的三维空间位置。采用智能深度学习算法，快速处理图像并准确识别目标。获取目标的深度信息后，转化为三维点云数据，并去除噪声，更精确地表达目标的三维结构。最后，结合2D图像分割和3D点云信息，实现目标在三维空间的精确定位和跟踪。▲ RGB-D智...
弱监督和无监督的3D分割:深度学习在3D分割方面取得了显著的成功,但严重依赖于大规模标记的训练样本。弱监督和无监督学习范式被认为是缓解大规模标记数据集要求的替代方法。目前,工作[162]提出了一个弱监督网络,它只需要对一小部分训练样本进行标记。[75]、[178]提出了一种无监督网络,该网络从数据本身生成监督标签。
文献中提出了许多关于3D语义分割的深度学习方法。根据使用的数据表示,这些方法可分为五类,即基于RGB-D图像、基于投影图像、基于体素、基于点云和其他表示。基于点云的方法可以根据网络架构进一步分类为基于多层感知器(MLP)的方法、基于点云卷积的方法和基于图卷积的。图4显示了近年来3D语义分割深度学习的里程碑。
D、利用基于图像的方法 E、对于视频分割,运用 基于图像分层的方法。 略 我们的方法:一共有四步 1、利用深度和运动信息对8个连续的帧进行分割 2、在深度的基础上,利用颜色和运动信息进行超分割 3、结果区域的柱状图被用于建立一个系统树图,这个系统树图代表的是时空体积的分层分割。然后根据需要的分割等级,得出一个...
通过WildRGB-D设置了四个评估任务，证明大规模捕捉RGB-D对象有助于推动3D对象学习。移步公众号「3D视觉...
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...
位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案. 鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速, 旨在从该任务关键问题的解决方案出发, 对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理, 并在常用RGB-D SOD数据集上进行...