图2(a)描述了所提出的方法的整体框架,它由一个跨模态引导编码器和一个分割解码器组成,给定RGB-D数据作为输入,编码器通过SA-Gate单元对两种模态的互补信息进行重新校准和融合,然后通过双向多步传播(BMP)模块将融合后的多模态特征和特定模态特征一起传播...
JL模块通过Siamese网络利用跨模态共性,提供了健壮的显著特征学习,而DCF模块则用于发现互补特征。使用五种常用指标进行了实验,结果表明,所设计的框架具有良好的鲁棒性和泛化性。同时,JLDCF在七个具有挑战性的数据集上显著提高了SOTA模型的平均2.0% (F-measure)。此外,我们表明,JL-DCF很容易适用于其他相关的多模态检测...
JL模块通过Siamese网络利用跨模态共性,提供了健壮的显著特征学习,而DCF模块则用于发现互补特征。使用五种常用指标进行了实验,结果表明,所设计的框架具有良好的鲁棒性和泛化性。同时,JLDCF在七个具有挑战性的数据集上显著提高了SOTA模型的平均2.0% (F-measure)。此外,我们表明,JL-DCF很容易适用于其他相关的多模态检测...
内容提示: 计算机辅助设计与图形学学报 Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics ISSN 1003-9775,CN 11-2925/TP 《计算机辅助设计与图形学学报》网络首发论文 题目: 基于多模态自适应卷积的 RGB-D 图像语义分割 作者: 孙启超,恩擎,段立娟,乔元华 收稿日期: 2021-06-04 网络首发日期: 2022-07-14 ...
因此,研究设计一种有效融合多模态数据的混合特征,对于提升真实复杂场景中的扫描片段的注册精度和整体建模鲁棒性具有重要作用。 本文工作 本文提出了一种新颖的鲁棒场景三维扫描注册算法,通过对RGB-D多模态数据进行学习,并利用多视角图像信息来补充三维几何特征,显著地提升了三维场景扫描片段的注册性能。通过提取二维图像...
2022 基于多模态自适应卷积的 RGB-D 图像语义分割 孙启超1,2,3), 恩擎1,2,3), 段立娟1,2,3)*, 乔元华4) 1) (北京工业大学信息学部 北京 100124) 2) (可信计算北京市重点实验室 北京 100124) 3) (信息安全等级保护关键技术国家工程实验室 北京 4) (北京工业大学应用数理学院 北京 100124) (ljduan@...
RGB-D多模态人脸识别方法研究.PDF,摘要 人脸识别是一个历史悠久的研究课题。随着机器学习,尤其是深度学习的发展,以 及大数据的爆炸式增长,二维图像人脸识别技术近几年获得了长足的进步。然而,由于 二维图像对姿态、光照、表情等因素的敏感性,在较为恶劣的条件,诸如巨
深度敏感注意力和自动多模态融合的深度 RGB-D显著性物体检测(SOD)通常被表述为对RGB和深度这两种模式进行分类或回归的问题。 因此,有效的RGB-D特征建模和多模式特征融合都在RGB-D SOD中起着至关重要的作用。 来自浙江大学的研究者提出了一种使用显着对象的深度方向几何先验的深度敏感RGB特征建模方案。 原则上,...
图2(a)描述了所提出的方法的整体框架,它由一个跨模态引导编码器和一个分割解码器组成,给定RGB-D数据作为输入,编码器通过SA-Gate单元对两种模态的互补信息进行重新校准和融合,然后通过双向多步传播(BMP)模块将融合后的多模态特征和特定模态特征一起传播。然后,这些信息被分割解码网络解码,生成分割图。
图2(a)描述了所提出的方法的整体框架,它由一个跨模态引导编码器和一个分割解码器组成,给定RGB-D数据作为输入,编码器通过SA-Gate单元对两种模态的互补信息进行重新校准和融合,然后通过双向多步传播(BMP)模块将融合后的多模态特征和特定模态特征一起传播。然后,这些信息被分割解码网络解码,生成分割图。