1. 下载数据集 假设你已经从某个来源下载了盲道语义分割数据集，并将其解压到指定的目录中，例如 blind...
1.提出了一种网络,通过将残差学习的核心思想扩展到RGBD语义分割,在非常深的网络中有效地提取和融合多级RGB-D特征。 2.多模态特征融合模块通过跳过连接充分利用残差学习,在单个GPU上实现有辨别力的RGB-D特征的高效端到端训练。 3.此论文的RGB-D语义分割网络优于现有方法,并在两个公共RGB-D数据集NYUDv2和SUN RGB...
(4)频权交并比(Frequency Weighted Intersection over Union, FWIoU):对MIOU的改进,根据每个类出现的频率为其设置权重。 2 RGB-D语义分割数据库 (1)NYUDv2 dataset: 共有1449对密集标注的RGB-D图像,其中795对作为训练集,654对作为测试集,共40个类。 (2)SUN RGB-D dataset:共10335对标注图像,5285对作为训练集...
然后用labelme工具制作mask标签，从而生成RGB-D+mask数据集。我目前就是这样做的，用自己的数据集训练...
3D语义分割结果 论文报告了基于RGB-D的语义分割方法在SUN-RGB-D[127]和NYUDv2[124]数据集上的结果,使用mAcc和mIoU作为评估指标。各种方法的这些结果取自原始论文,如表7所示。下表所示。 论文在S3DIS[1](5折和6折交叉验证)、ScanNet[20](测试集)、Semantic3D[39](缩减的8个子集)和SemanticKITTI[3](仅xyz,...
此外,提出的编码器可以轻松地注入到先前的编码器-解码器结构中,以提高其在RGB-D语义分割任务上的性能。在室内和室外具有挑战性的数据集上,本文的模型均始终优于最新技术。 简介 旨在为每个像素分配不同语义标签的语义分割是一项长期的任务。除了从视觉提...
这篇文章收录于ECCV2020,由北京大学、商汤科技、香港中文大学提出的基于RGB-D图像的语义分割算法。充分考虑了RGB图像信息和深度信息的互补,在网络结构中引入了视觉注意力机制分别用于特征分离与聚合。最终在室内和室外环境的数据集上都进行了实验,具有良好的分割性能。
3D语义分割 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...
本文提出了一种新的方法,基于RGB-D相机数据实现了无人飞行器(UAVs)中的语义稀疏地图(S3M)。该S3M SLAM框架成功地解决了将语义信息融入UAV地图操作的挑战,从而提高了对环境的感知和理解。通过将对象实例分割与基于Octomap的映射相结合,创造了一个同时捕捉空间占用和对象语义的语义地图。未来的工作可以考虑集成额外的传...
基于注意力机制和金字塔融合的RGB-D室内场景语义分割