具体而言,首先将RGB图像送到CNN中,得到三个东西:边界框,类别概率图(class probability map),类别向量 文章使用的是一个YOLOv3作为2D的目标检测器 利用2D的边界框架上深度信息,就可以构造出一个个棱台(frustum proposal),只考虑棱台中包含的空间点,便减少了所需要计算的数据规模。 这里文章引入了一种3D球的约束,将点云变得更加紧致
显著性目标检测技术发展的20年间,已经有一些学者撰写了中文或英文的综述论文对特定子领域的研究进展进行总结,其中,中文综述论文主要集中在RGB显著性目标检测领域[19]、协同显著性目标检测领域[20]、视频显著性目标检测领域[21]、全景图像显著性检测领域[22]和光场显著性目标检测领域[23]。比较发现:针对RGB-D图像的显...
基于CNN已经在图像分类、对象检测、语义分割、细粒度分类上表现出了相当的优势,不少工作已经将CNN引入在RGB-D图像上的视觉任务上。这些工作中一部分直接采用4-channel的图像来进行语义分割任务(not object detetction),一部分只是在非常理想的环境下对小物体进行目标检测。“ 作者的方法是在2D目标检测框架R-CNN的基础...
基于跨模态交互和注意力机制的RGB-D显著目标检测 一、引言 在计算机视觉领域,显著目标检测是一项关键任务,它涉及到从复杂的图像中识别和定位最具视觉吸引力的目标。随着技术的发展,RGB-D数据(包括彩色图像和深度信息)在显著目标检测中的应用逐渐受到关注。本文提出了一种基于跨模态交互和注意力机制的高质量RGB-D显著...
”基于CNN已经在图像分类、对象检测、语义分割、细粒度分类上表现出了相当的优势,不少工作已经将CNN引入在RGB-D图像上的视觉任务上。这些工作中一部分直接采用4-channel的图像来进行语义分割任务(not object detetction),一部分只是在非常理想的环境下对小物体进行目标检测。“ 作者的方法是在2D目标检测框架R-CNN的...
图4 提供了不同方法的一些可视化结果可以看出,PICR-Net不仅准确地检测出这些具有挑战性的场景中的显著目标,而且获得了更好的完整性和局部细节。 5.总结与展望 考虑到 Transformer 和 CNN 各自的特征和优势,本文提出了一个名为 PICR-Net 的网络来实现 RGB-D SOD,其中网络作为一个整体遵循基于 Transformer 的编码...
目标检测问题实际上包含了两个任务:定位和分类。3D目标检测在定位这一任务上的目标是返回3D bounding boxes,而其需要的信息除了2D的RGB图像以外,还包含了与之对应的深度信息Depth Map: RGB-D=普通的RGB三通道彩色图像+Depth Map 在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息...
realsence通过rgb相机进行目标检测然后转到深度相机下 rgbd相机原理, RGB-D、TOF相机的原理一、原理RGB-D图像中的rgb图片提供了像素坐标系下的x,y坐标,而深度图直接提供了相机坐标系下的?坐标,也就是相机与点的距离。根据RGB-D图像的信息和相机的内参,可以计算出
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
3D目标检测于RGBD图像综述：一、定义与背景 3D目标检测是在RGBD图像中同时完成定位和分类的任务，其中定位需要返回3D bounding boxes。RGBD图像由RGB三通道彩色图像与Depth Map组成，Depth Map提供了场景中各点与观察者之间的实际距离信息。这一技术对于自动驾驶、机器人等需要描述3D真实世界的场景具有重要意...