多模态融合算法——Multimodal Compact Bilinear Pooling 【摘要】 很多多模态任务,都需要融合两个模态的特征。特征融合即输入两个模态的特征向量,输出融合后的向量。最常用的方法是拼接(concatenation)、按位乘(element-wise product)、按位加(element-wise sum)。MCB的作者认为这
COMPONENTS common io) 编译 运行RGB-D数据集RGB-D数据集 使用 rgbd_dataset_freiburg1_xyz.bag 修改 rgbdslam_v2的launch文件 rgbdslam.launch 中的图像topic 运行 结果RGB-D相机RGB-D相机 使用 Realsense Camera ZR300 修改 rgbdslam_v2 智能推荐 什么是多模态交互?
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。通过提取二维图像平面...
图1.(a)RGB-D baseline,采用常规的跨模态融合模式设计,导致RGB和深度模态之间存在实质性差异的区域分类不准确。(b)室外环境的深度测量数据比较嘈杂。若没有本文所提出的模块,分割结果将急剧下降。 现有的大多数基于RGB-D的语义分割算法的标准做法是使用...
d目标显著性检测算法获取目标像素的过程示意图。 16.图4是rgb ‑ d多模态特征融合过程实现3d目标检测过程示意图。 17.图5是mmff ‑ 3d目标检测网络模型框架在智能车间应用场景中的目标检测效果图。 具体实施方案 18.为方便理解本发明,首先介绍目标检测的背景知识,目标检测是计算机视觉中最基本、最具挑战性的问...
为了解决上述问题, 提出了一种基于多模态自适应卷积的 RGB-D 图像语义分割方法, 通过引入轻量级的 多模态自适应卷积生成模块, 动态地生成多尺度自适应卷积核, 将多模态特征的上下文互补信息嵌入卷积滤波器中, 在卷积过程中充分利用了图像的内在信息, 实现高效融合多模态颜色特征和深度特征. 相比于传统的卷积方法和多...
现有的RGB-D显著性目标检测(SOD)模型通常将RGB和深度作为独立的信息,设计单独的网络对其进行特征提取。这种方案很容易受到有限的训练数据量的限制,或者过度依赖精心设计的训练过程。在观察到RGB和depth模式在区分显著的目标时实际上呈现某些共性后,一种新的联合学习和密集合作融合(JL-DCF)架构被设计,用于通过共享的网络...
d图像是由rgb颜色图像和depth深度图像组成,这两种图像对应于同一场景的不同模态,颜色模态更强调外观信息,深度模态更强调几何信息。rgb ‑ d图像显著目标检测的核心就是要有效融合这两种模态信息,减少二者之间的差异,最大化它们的共同点,为显著目标的解码阶段提供更好的特征。
多模态多拼接的RGB-D显著性目标检测方法.pdf,本发明公开了一种多模态多拼接的RGB‑D显著性目标检测方法。本发明采用ResNet50对RGB图像和经过处理的三通道深度图像进行预训练,并且从预训练中提取特征信息相互交叉结合,这是在现有方法中基本没有运用过的;在后期设计的模