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?
多模态(RGB-D)——MMSS , Anran Wang, Jianfei Cai et al. MMSS 1. 摘要: 对于RGB-D目标识别,更多采用的方法是: (1)RGB和D单独地学习特征 (2)简单的把RGB-D无差别的作为4通道的数据(3)最后一层FC进行融合(concat或Eltwise) 都不能充分地利用不同模态间的关系 依据不同模态即含有共同的模式,也含有...
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...
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和三维空间的特征,本方法能有效挖掘出只存在于纹理空间 (例如,几何形状为平面但具有丰富纹理特征的海报) 或几何空间 (例如,弱纹理的...
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任务,包括RGB-T(热红外)SOD和视频SOD (VSOD),性能SOTA。这进一步证实了所提出的框架可以为各种应用提供一个可能的解决方案,并为跨模态互补任务提供了更多的解释。
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;在后期设计的模型中又运用到ResNet模块训练,使得训练信息前后相匹配;模型中还设计了一个采用卷积与Denseblock...
d多模态特征融合3d目标检测方法,利用步骤1收集的目标数据集的测试集进行测试。2.如权利要求1所述的rgb ‑ d多模态特征融合3d目标检测方法,其特征在于,步骤1中还包括如下步骤:对目标数据集中的目标进行2d标注,并将标注的目标类别信息和目标位置信息保存于文本文件中。3.如权利要求1所述的rgb ...
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
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
为了消除低质量深度图带来的干扰,并准确突出RGB图像中的显著目标,提出了一个用于多模态特征交互的RGB-D显著性目标检测模型。在编码阶段,设计了一个特征交互模块,其包含三个子模块:用于增强特征表述能力的全局特征采集子模块、用于过滤低质量深度信息的深度特征精炼子模块和用于实现特征融合的多模态特征交互子模块。在...