现有的大多数基于RGB-D的语义分割算法的标准做法是使用深度数据作为另一种输入,并采用特定的特征融合方案(例如,基于卷积和基于模态的相似性的融合方案)的完全卷积网络(FCN)类架构,以融合两种模态的特征。然后将融合的特征用于重新校准RGB特征响应或用于预测...
通过RGB-D捕捉进行自动注释，应用了同时定位与映射（SLAM）算法，实现了真实世界尺度上的3D相机姿态和聚合...
python深色版本 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 定义U-Net...
我们建议使用隐式函数TSDF(truncated signed distance function))来表示表面,而不是用体积来表示表面。我们展示了如何在NeRF框架中加入这种表示,并将其扩展为使用来自RGB-D传感器的深度估计。此外,我们还提出了一种相机位姿估计和优化技术,可以提高整体的重建质量。 主要工作与贡献 提出了一种基于RGB-D的场景重建方法,...
摘要RGB-D显著目标检测(SOD)近年来引起了越来越多的研究兴趣,并出现了许多基于编码器-解码器架构的深度学习方法。然而,现有的RGB-D SOD模型大多是在单编码器或解码器阶段进行特征融合,难以保证足够的跨模态融合能力。在本文中,作者首次尝试通过三维卷积神经网络对RGB-D SOD进行寻优。该模型名为RD3D,其目标是在编码...
一种基于非对称双流网络的RGB-D多模态融合人员检测方法 本发明公开了一种基于非对称双流网络的RGBD多模态融合人员检测方法,属于计算机视觉与图像处理领域.包含RGBD图像采集,深度图像预处理,RGB特征提取和Depth特征提取,RGB多尺度融合和Depth多尺度融合,多模态特征通道重加权以及多尺度人员预测;本发明针对传统对... 张文利...
LS-DeconvNet使用RGB-D数据,在每一个反卷积层结合了局部视觉信息和几何信息。我们的做法使网络不仅能够有更大的感受域,同时也可以恢复出更加精细的物体边缘。对于RGB-D数据的融合,我们引入了一个门式融合的层来有效的结合两个LS-DeconvNets。这一层可以学习RGB和Depth数据在每一个像素上的融合权值。
1.稀疏字典驱动高阶依赖的RGB-D室内场景语义分割2.一种由粗至精的RGB-D室内场景语义分割方法3.基于RGB-D图像的室内场景语义分割网络优化4.基于注意力感知和语义感知的RGB-D室内图像语义分割算法5.基于注意力机制和金字塔融合的RGB-D室内场景语义分割 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
1.基于深度图像增益的RGB-D显著性物体检测2.基于跨模态特征融合的RGB-D显著性目标检测3.基于跨模态特征融合的RGB-D显著性目标检测4.采用跳层卷积神经网络的RGB-D图像显著性检测5.多分支主干监督网络下的RGB-D图像显著性检测 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
摘要:本发明公开了一种基于自适应上下文感知网络的RGB‑D语义分割方法及系统,首先构建自适应上下文感知网络;然后使用编码器的RGB分支和深度分支,分别提取待处理图像的RGB图像的通道特征和深度图的深度特征,进行降采样,获得具有压缩分辨率的特征图;接着利用自适应金字塔上下文模块提取编码器的信息,使用轻量级解码器对来自自...