此外,与目前英文撰写的RGB-D显著性目标检测综述[24]相比,本文重点关注深度学习背景下的RGB-D显著性目标检测发展,并以一种新的视角重新审视当前发展状况。具体不同点及创新点可概括为以下几个方面。 (1) 鉴于目前研究人员对深度图质量问题的关注越来越多,本文首次从RGB-D显著目标检测任务面临的跨模态特征融合和深度图质量感知两个关键问题入手
RGB-D图像中的深度图包含关于真实世界的几何信息,这有助于区分前景目标和背景,从而提供提高分割精度的可能。在这一类别中,通常使用经典的双通道网络分别从RGB和深度图像中提取特征。然而框架过于简单,无法提取丰富而精细的特征。为此,研究人员将几个附加模块集成到上述简单的双通道框架中,通过学习对语义分割至关重要的...
效果不错本研究引入了一项名为WildRGB-D的新型RGB-D对象数据集，该数据集在野外捕获，通过直接获取深度...
我们的网络架构基于最近针对RGB的单视点深度学习方法和用于语义对象类分割的深度融合,并且通过多尺度损失最小化loss函数来增强它。我们使用RGB-D SLAM获得相机轨迹,并将RGB-D图像的预测变化到真值注释帧中,以便在训练期间加强多视图一致性。在测试时间,来自多个视图的预测被融合到关键帧中。在训练和测试中,我们提出并...
3D人脸识别一般采用深度相机获取人脸深度信息,主要包括双目相机,基于结构光原理的RGB-D相机和基于光飞行时间原理的TOF相机。常见的三维人脸识别算法主要包括传统识别方法和深度学习识别方法。 1.传统识别方法 (1)基于点云数据的人脸识别 点云是3D人脸数据的一种表征方式,每一个点都对应一个三维坐标,扫描设备使用这种...
位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案. 鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速, 旨在从该任务关键问题的解决方案出发, 对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理, 并在常用RGB-D SOD数据集上进行...
基于深度学习的RGB-D物体识别算法
软件名称基于深度学习的工件RGB-D图像分割算法软件 软件简称-版本号V1.0 登记号2023SR0103466分类号- 著作权人重庆凯瑞机器人技术有限公司首次发表日期- 登记日期2023-01-17 该公司其他软件著作权 序号登记日期软件全称软件简称登记号版本号 12025-01-21凯瑞试验安全管理系统-2025SR0133815V1.0 ...
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