这里作者使用了ScanNet RGB-D数据集,该数据集提供了一系列RGB-D图像,其中相机位姿由最新的SLAM方法计算,并重建了几何表面S。 对于训练集中给定的RGB-D序列,所提方法利用3D数据来查找2D帧之间的像素级对应关系。对于RGB-D序列的所有帧对(i,j),将帧i的深度图Di反向投影到相机空间,并通过Ti将点转换到世界空间。帧...
这里作者使用了ScanNet RGB-D数据集,该数据集提供了一系列RGB-D图像,其中相机位姿由最新的SLAM方法计算,并重建了几何表面S。 对于训练集中给定的RGB-D序列,所提方法利用3D数据来查找2D帧之间的像素级对应关系。对于RGB-D序列的所有帧对(i,j),将帧i的深度图Di反向投影到相机空间,并通过Ti将点转换到世界空间。帧...
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...
(1) STEREO[103]是第1个公开用于RGB-D显著性目标检测的标准数据集,包含了1 000对RGB和深度图像。对于数据集的构建,作者首先从3个网络平台收集了1 250幅立体图像,然后由3名用户分别标注每幅图像中最显著的目标,并根据投票的一致性排序结果,选择前1 000幅样本作为数据集基本构成,最后通过光流估计算法,从左右视图...
WildRGB-D数据集为大规模RGB-D视频的收集和注释提供了有力的基础,为进一步推动3D对象学习和相关研究...
6个常用的 RGB-D SOD基准数据集:STEREO797 ,NLPR,NJUD , DUT ,LFSD,SIP 自制的4种不同挑战性场景数据集: 不可靠深度子集:从6个测试数据集中选取深度置信度λd得分小于0.1的深度图作为不可靠深度图,记为不可靠深度子集。 多目标子集:从6个测试数据集中收集具有多个显著对象的所有样本,称为多目标子集。 低...
WildRGB-D数据集为大规模RGB-D视频的收集和注释提供了有力的基础,为进一步推动3D对象学习和相关研究...
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。
在本文中,我们提出了首个大规模 3D 真实汽车数据集,即 3DRealCar 数据集,该数据集具有三个显著特点: 1. 高数量:通过 3D 扫描仪对 2500 辆汽车进行细致扫描,获得具有真实世界尺寸的汽车图像和点云; 2. 高质量:每辆汽车平均有 200 个密集的、高分辨率的 360 度 RGB-D 视图,可实现高保真 3D 重建; ...
在WildRGB-D数据集中,记录了8500个对象,每个对象有3个视频。在排除SLAM失败的视频后,数据集包含8367个对象和23049个视频,涵盖了单对象、多对象和手-对象视频。 WildRGB-D数据集为大规模RGB-D视频的收集和注释提供了有力的基础,为进一步推动3D对象学习和相关研究领域的发展提供了丰富的资源。