RGB-D信息就是标准的RGB图像信息中引入了深度信息,而深度信息可为RGB图像提供对应的几何关系。现有的大多数工作只是简单地假设深度测量是准确的,且与RGB像素能够良好地对齐,由此将该问题建模为交叉模式特征融合以获得更好的特征表示从而实现更准确的分割,但...
RGB-D信息就是标准的RGB图像信息中引入了深度信息,而深度信息可为RGB图像提供对应的几何关系。现有的大多数工作只是简单地假设深度测量是准确的,且与RGB像素能够良好地对齐,由此将该问题建模为交叉模式特征融合以获得更好的特征表示从而实现更准确的分割,但是,通常传感器无法获得令人满意的精准的深度结果,实际的深度数据...
在部分遮挡下进行精确的3D定位是一个尚未解决的问题，这是一个重要研究方向，例如用于机器人技术中的人体检测；我们是第一个为快速YOLOv3单级检测器提出RGB-D融合策略的公司，并提出了一种利用现有大规模2D数据集的伴随转移学习策略；重心区域随机化（heavy domain randomization），我们能够从合成渲染的多人RGB-D数据...
(1)基于RGB图像和Depth Map,检测图像中的轮廓,并生成2.5D的proposals(从overview上可以看到,所谓的2.5D实则包括目标每个像素的视差、高度、倾斜角) (2)利用CNN进行特征提取,这里的网络包括两个:Depth CNN学习深度图上的特征,RGB CNN学习2D图像上的特征,最后利用SVM进行分类。 在对Depth Map的利用上,论文所述方法...
为RGB-D SOD中的异构特征融合设计了一个新的搜索空间,并首次尝试为RGB-D SOD引入NAS。 在七个基准上进行了广泛的实验,并表明该方法优于其他最新方法。 图1(左):显著目标通常分布在不同的深度间隔内。 图1(右):将原始深度图分解为多个区域,并提取出对深度敏感的RGB特征。
深度信息在RGB-D语义分割任务中很重要,它为彩色图像提供了额外的几何信息。现有的方法大多采用多级融合策略将深度特征传播到RGB分支。然而,在非常深的阶段,以简单的元素相加方式传播并不能充分利用深度信息。为了解决这一问题,作者提出了全局-局部传播网络(GLPNet)。引入局部上下文融合模块(L-CFM)在元素融合前对两种模...
图2融合RGB-D和三维LiDAR点云的BIM模型构建流程 图选项 2.1 RGB图像的语义分割 图像语义分割是对图像中每一个像素进行分类的过程。本文采用改进的Deeplab V3+网络模型对RGB图像进行语义分割。 2.1.1 创建数据集 为了训练深度学习模型,使用标签工具LabelMe...
虽然道理容易,但是如何实现RGB-D分割还是有些问题需要解决的: 如何有效地表述和融合共存的深度和光度(RGB)数据 如何在特征学习过程中有效获取全局场景上下文 下面我们就通过LSTM-CF网络结构来了解一下,如何实现RGB-D下的分割。 2 LSTM-CF 上一篇文章我们已经介绍过了ReNet,这里简单回顾一下。ReNet是通过在两个正交...
我们是第一个为快速YOLOv3单级检测器提出RGB-D融合策略的公司,并提出了一种利用现有大规模2D数据集的伴随转移学习策略; 重心区域随机化(heavy domain randomization),我们能够从合成渲染的多人RGB-D数据集中学习3D人类质心的端到端回归; 发现标准的2D裁剪/扩展增强(2D crop/expansion augmentations)不适用于深度数据...
(2)针对复杂场景下显著性物体难以描述的问题,提出了一种基于渐进引导融合网络的RGB-D显著性检测模型。该模型主要包括四类子模块,通过自上而下的方式不断地对它们进行交替级联,以不断增强和优化多模态特征的融合,逐步挖掘和整合有价值的信息。具体地,模型首先利用卷积神经网络分别提取多个层次的颜色和深度模态特征。