《LSTM-CF: Unifying Context Modeling and Fusion with LSTMs for RGB-D Scene Labeling》 1 RGB-D分割 前面我们已经讨论过许多基于RGB信息的分割网络了,今天就来谈谈RGB-D分割。RGB-D分割中的D指的是“Depth”,即“深度”,也就是相机到物体在实际空间中的距离。 那么既然RGB信息已经能够实现分割,为什么要用...
目标是:(1)利用RGB-D数据的深度信息对获取的玉米叶片病害数据进行分割,提取叶片,去除背景干扰信息,然后分别基于分割前与分割后的数据集,利用四种深度学习模型构建病害分类模型;(2)对比分析多种CNN模型分别在分割前后的数据集上的性能,权衡运行效率与分类精度,选择最佳的分类模型;(3)分析分割前后图像中叶片信息和背景信...
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 ...
摘要:针对卷积神经网络在室内场景的图像语义分割中难以取得较高的分割精度,提出一种基于RGB-D图像的室内场景语义分割网络。该网络采用分别训练逐渐融合的方式对原始数据进行处理,并在解码阶段加入强化监督模块,有效提高语义分割的准确率;同时引...
本发明公开了一种基于深度学习的RGB‑D图像分割方法,将RGB图像和深度图像输入到模型中;输出RGB特征预测图、深度特征预测图、显著性特征图、非显著性特征图、深度特征图;利用显著性特征图与深度特征预测图得出显著性标签图;利用非显著性特征图与取反的深度特征预测图得出非显著性标签图;利用显著性标签图、深度特征图...
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于多模态特征融合的RGB‑D图像语义分割方法。由于RGB和深度特征的内在差异,如何更有效地融合两种特征仍是有待解决的问题。为了解决该问题提出了注意力引导多模态交叉融合分割网络(ACFNet),本发明采用编码器-解码器结构,将深度图编码为HHA图像,设计非对称双流特征提取网络,RGB和...
基于深度学习的工件RGB-D图像分割算法软件是由重庆凯瑞机器人技术有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0103466,属于分类,想要查询更多关于基于深度学习的工件RGB-D图像分割算法软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
本发明公开了一种基于空间关系的RGB‑D图像语义分割方法,该方法以Deeplab‑v3作为基础模型构建语义分割网络,包括特征提取模块、空间关系相似度损失模块、解码器模块和损失函数模块。针对室内场景的RGB‑D图像进行语义分割,通过深度学习网络有效融合RGB信息与Depth信息,在骨干网络中引入空间关系相似度。本发明是在网络结...
本发明公开了一种基于空间关系的RGB‑D图像语义分割方法,该方法以Deeplab‑v3作为基础模型构建语义分割网络,包括特征提取模块、空间关系相似度损失模块、解码器模块和损失函数模块。针对室内场景的RGB‑D图像进行语义分割,通过深度学习网络有效融合RGB信息与Depth信息,在骨干网络中引入空间关系相似度。本发明是在网络结...
基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法