在第一个阶段,使用一个深度神经网络从多个RGB-D图像中提取相关特征,并将它们融合成整个输入场景的联合特征表示。 具体地说,使用了一个名为PVN3D的单视角网络作为基础模型,该模型可以从单个RGB-D图像中提取物体的3D几何信息和2D视觉信息。然后,对PVN3D进行了修改,使其能够处理多个RGB-D图像,并将它们融合成一个一致...
CVPR2019论文:基于神经网络深度估计原理的单目RGB-D深度相机 - 3D视觉工坊于20201117发布在抖音,已经收获了2.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
本发明属于计算机视觉领域,为提出生成高质量深度轮廓估计的方法。本发明采取的技术方案是,基于双目RGB‑D相机深度轮廓估计方法,RGB‑D表示彩色和深度图像。首先得到低分辨率的深度边缘信息;然后通过相机标定和图像校准操作,得到深度边缘的高分辨率散点图,并进行边缘插值得到高分辨率的连续的深度轮廓;最后,在彩色图像边缘...
1.一种基于双目RGB-D相机深度轮廓估计方法,其特征是,RGB-D表示彩色和深度图像。首先得到低分辨率的深度边缘信息;然后通过相机标定和图像校准操作,得到深度边缘的高分辨率散点图,并进行边缘插值得到高分辨率的连续的深度轮廓;最后,在彩色图像边缘的引导和约束下,对深度轮廓进行矫正优化,生成最终的深度轮廓图像。收藏...
基于双目RGB-D相机深度轮廓估计方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于双目RGB-D相机深度轮廓估计方法说明:本发明属于计算机视觉领域,为提出生成高质量深度轮廓估计的方法。本发明采取的技术方案是,基于双目...专利查询请上爱企查
本发明属于计算机视觉领域,为提出生成高质量深度轮廓估计的方法。本发明采取的技术方案是,基于双目RGB‑D相机深度轮廓估计方法,RGB‑D表示彩色和深度图像。首先得到低分辨率的深度边缘信息;然后通过相机标定和图像校准操作,得到深度边缘的高分辨率散点图,并进行边缘插值得到高分辨率的连续的深度轮廓;最后,在彩色图像边缘...
英文标题:High-Resolution Synthetic RGB-D Datasets for Monocular Depth Estimation中文摘要:本文使用 Grand Theft Auto (GTA-V) 生成高分辨率的合成深度数据集 (HRSD),包含 100,000 张彩色图像和相应的密集地面真实深度图,实验结果表明,使用此数据集训练的 DPT 算法在不同场景下的深度估计精度提高了 9%,进一步利...
该方法基于RGB-D图像从多个视角准确地预测杂乱场景中所有物体的6D姿态。MV6D使用了一个深度点投票网络(PVN3D)来预测目标物体关键点,并通过密集融合层(DenseFusion)将多个视角信息融合起来以提高精度。 02该篇论文的创新点 1. 提出了一种新颖的多视角6D姿态估计方法,称为MV6D。
该方法基于RGB-D图像从多个视角准确地预测杂乱场景中所有物体的6D姿态。MV6D使用了一个深度点投票网络(PVN3D)来预测目标物体关键点,并通过密集融合层(DenseFusion)将多个视角信息融合起来以提高精度。 02该篇论文的创新点 1. 提出了一种新颖的多视角6D姿态估计方法,称为MV6D。