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...
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...
WildRGB-D数据集为大规模RGB-D视频的收集和注释提供了有力的基础，为进一步推动3D对象学习和相关研究领...
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...
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...
本文提出了一种基于深度学习的RGB-D场景语义分割算法,利用深度相机获取的RGB-D图像中的信息来标记每个像素所属的场景。首先,采用深度学习框架搭建网络模型,并对网络中的参数进行训练,以提高分类准确率。其次,对RGB-D图像进行分割,通过对前景目标和背景的识别,识别不同的场景。最后,通过实验结果的分析,证明了该算法的...
【金融界消息】2024年12月19日,国家知识产权局最新信息显示,银江技术股份有限公司于2024年8月申请的专利——“一种基于提示学习的RGB-D协同显著性目标检测方法”正式公布,公开号为CN119131415A。该专利的提出标志着深度学习领域在目标检测技术方面的又一重要突破,具有广泛的应用潜力。
新一代传感技术RGB-D相机的出现,推动了物体识别技术的进一步发展。RGB-D相机能够同时记录RGB图像和深度图像,RGB图像包含物体的表面颜色信息和纹理信息,深度图像包含物体的空间形状信息,结合RGB图像和深度图像能有效地提高物体的识别准确率。在过去的几年里,许多基于RGB-D的物体识别深度学习算法被提出。Blum等人提出了卷积...
基于深度学习的RGB-D物体识别算法
基于RGB-D物体识别的深度学习算法研究 深度学习是机器学习领域一个全新的研究方向,其目的是建立多层神经网络,以期能够模仿人脑的机制来分析和解释图像,音频和文本等数据。它通过组合浅层特征形成更加抽象的... 卢良锋 - 宁波大学 被引量: 2发表: 0年 基于多尺度特征融合的RGB-D显著性检测 深度图的引入为RGB显著...