是指利用RGB-D图像数据进行目标检测的技术。RGB-D图像是一种包含颜色信息和深度信息的图像,其中RGB表示红、绿、蓝三个颜色通道的信息,而D表示深度信息。 目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务...
具体而言,首先将RGB图像送到CNN中,得到三个东西:边界框,类别概率图(class probability map),类别向量 文章使用的是一个YOLOv3作为2D的目标检测器 利用2D的边界框架上深度信息,就可以构造出一个个棱台(frustum proposal),只考虑棱台中包含的空间点,便减少了所需要计算的数据规模。 这里文章引入了一种3D球的约束,将...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于提示学习的RGB‑D协同显著性目标检测方法，涉及深度学习技术领域。包括：训练步骤：获取训练集；构建协同显著性目标检测网络；对训练集中的每张原始自然场景图像和对应的深度图像进行数据增强，将数据增强后的原始自然场景图像和对应的深度图像作为原始输入图像输入到卷积神经网络中进行训...
基于CNN已经在图像分类、对象检测、语义分割、细粒度分类上表现出了相当的优势,不少工作已经将CNN引入在RGB-D图像上的视觉任务上。这些工作中一部分直接采用4-channel的图像来进行语义分割任务(not object detetction),一部分只是在非常理想的环境下对小物体进行目标检测。“ 作者的方法是在2D目标检测框架R-CNN的基础...
这里介绍几篇经典的基于RGB-D的6D目标检测算法。 RGB-D,就是RGB + Depth,也就是彩色图像 + 深度信息。 直觉上来说,比单纯的RGB有了更多的信息,精度也会变得更加高了。 这里给出RGB部分方法的性能进行对比,RGB-D的指标是采用的ADD(-S), 所以我们就只看第3,4,5列的指标 ...
3D目标检测对于自动驾驶与机器人等领域意义重大。本文以时间为序,重点关注和分析了基于RGB-D上的3D Object Detection方法。从Depth R-CNN到3D Faster-RCNN,似乎始终基于2D的目标检测框架在跟循改进。期待在未来,将会有更为优美的方法出现。 感谢您的阅读,文中的遗漏与错误,恳请批评指正。
realsence通过rgb相机进行目标检测然后转到深度相机下 rgbd相机原理, RGB-D、TOF相机的原理一、原理RGB-D图像中的rgb图片提供了像素坐标系下的x,y坐标,而深度图直接提供了相机坐标系下的?坐标,也就是相机与点的距离。根据RGB-D图像的信息和相机的内参,可以计算出
问题:摘要现有的RGB-D目标检测(显著性目标检测)方法利用深度线索提高检测精度,而对深度信息的质量重视不够。在实际应用中,由于深度图获取过程中的各种因素,深度图往往质量参差不齐,有时还会受到干扰。 具体来说,HAINet包括三个关键阶段:特征编码、跨模态交替交互作用和显著性推理。HAINet的主要创新是层次交互模块(Hier...
安徽巨一科技申请基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法专利，提高了RGB-D显著性检测的准确性和鲁棒性 金融界2024年10月21日消息，国家知识产权局信息显示，安徽巨一科技股份有限公司申请一项名为“一种基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法”的专利，公开号CN 118762195 A，申请日期为2024年6月。专利摘要显示，本...
金融界2024年10月21日消息,国家知识产权局信息显示,安徽巨一科技股份有限公司申请一项名为“一种基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法”的专利,公开号CN 118762195 A,申请日期为2024年6月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于特征增强的RGB‑D显著性目标检测方法,包括:获取RGB图像数据和D图像数据,并对RGB图像数...