首先,模态指的是信息、数据或传感器输入的类型,而多模态方式可以通过结合来自不同传感器或信息源的信息,提供比单一模态更为全面、精确的数据解析信息与能力。在REM-CIM的上下文中,多模态主要指的是同时处理来自RGB图像和事件传感器数据的能力,这对于理解复杂的视觉场景非常重要;但这样也会导致计算资源需求的提高,二者数据...
上述问题促使作者构建了第一个具有高多样性的RGBT SOD大规模基准(名为RGBT-Tiny),这可以促进可见光和热成像模态下的单模态SOD以及多模态RGBT融合、检测和跟踪的发展。 作者提出了一种新的度量方法SAFit,以确保对大目标和小目标进行高度稳健的评估。具体而言,SAFit在大目标友好的IoU度量和小目标友好的NWD[39]度量...
如图1(c)所示,受这一认知过程的启发,我们引入了融合三流网络(Confluent Triple-Flow Network,简称CONTRINET),旨在通过将基于RGB-T的显着性目标检测(SOD)任务分解为两个子任务:特定模态信息挖掘和模态互补信息整合,来增强该任务的鲁棒性。首先,我们采用了一种模态共享联合编码器,通过共享的主干网络从双模态输入中提取...
然而,利用新颖视图合成方法作为跟踪和建图工具既具有吸引力又充满挑战。困难在于姿态和地图优化是联合进行的。为了解耦这两项艰巨的任务,一些利用了传统的SLAM方法,在重建方面表现出优于仅使用场景表示方法的性能。然而,这些研究要么缺乏稠密深度监督,要么缺乏高帧率。 本文介绍的IG-SLAM[1],一种基于深度学习的稠密SLAM...
基于贝叶斯更新的方法将RGB图像分割得到的二维语义标签融合、映射至三维地图,进而实现三维语义地图的构建。 ElasticFusion方法是基于Surfel模型表示三维地图,对于每个Surfel点,包含中心点坐标p∈R3、Surfel半径r∈R、颜色c∈N3、法向量n∈N、初始化时间戳t0、最...
基于特征解耦的方法尝试从不同模态中分离特征表示,通过建模每种模态的独特特征来增强跟踪性能。基于特征选择的方法则侧重于挖掘不同模态的区分信息,通过生成权重或采用独特策略来进行特征融合。以协同图为基础跟踪方法以图像块的来构建图模型来优化RGBT目标跟踪。
最后,在深度图融合阶段,使用估计的变换T将当前输入帧中的所有点 p \in \mathcal{V} 转换,并合并到共同的模型 \mathcal{M} 中(详见第2.4节)。 2.2 深度图预处理过程 研究表明,低成本相机的深度图噪声受到多种参数的影响,如获取对象的距离或深度图中的像素位置。通常,为了降低噪声,会应用双边滤波器,并使用...
3D视觉工坊精品课程官网:3dcver.com1.面向自动驾驶领域的多传感器数据融合技术2.面向自动驾驶领域的3D点云目标检测全栈学习路线!(单模态+多模态/数据+代码)3.彻底搞透视觉三维重建:原理剖析、代码讲解、及优化改进4.国内首个面向工业级实战的点云处理课程5.激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法梳理和代码讲解6.彻底搞懂...
6.本发明的主要目的是提供一种rgb ‑ d多模态特征融合3d目标检测方法。该方法通 过改进yolov3网络模型可以提高检测场景中多尺度目标的检测精度,同时该方法在少量2d标注数据、不依赖于3d标注数据的情况下实现高效的3d目标检测。 7.本发明采用如下技术方案实现:rgb ...
基于RGB和事件相机融合的变光照交通目标检测方法.pdf,本申请涉及一种基于RGB和事件相机融合的变光照交通目标检测方法,解决了如何从事件流中提取出高质量的结构信息以及如何引导两个模态信息的融合来解决非一致光照导致的图像模态中非一致信息损失的问题,实现了对两种模态