同时，在室内RGBD数据上，该方法在SUN-RGBD基准测试中也取得了显著的性能提升。论文的主要贡献包括提出了新的框架"Frustum PointNets"，展示了如何训练3D物体探测器并在基准测试中实现了最先进的性能，同时提供了广泛的定量评估和定性结果来验证该方法的优势和局限性。二维目标检测器：03相关工作基于RGB-D数据的3D目标...
论文名称 RGB-D salient object detection: A survey 网页链接: link.springer.com/artic 数据集以及相关代码链接: github.com/taozh2017/RG 2. 论文摘要 显著性目标提取,即模拟人类的视觉感知来定位一个场景中最突出的目标,在各种各样的计算机视觉任务中,得到了广泛的应用。现在随着深度相机的出现,场景的深度图也...
主要内容基于RGB-D数据的 语义建图(SLAM帮助语义)。具体过程如下首先利用SSD执行单帧RGB图片(2D)物体检测。接着基于检测结果和深度信息,利用3D分割算法进一步分割3D点云。最终利用ORB-SLAM2的相机位姿信息将…
1. 提出了一种基于有符号距离场的生成形状模型,用于快速分析合成优化。 2. 引入了一个新的初始化网络,可以从单个或多个视角估计物体的6D姿态和形状。 3. 使用可微分渲染器将生成形状模型与RGB-D图像进行比较,从而实现对物体姿态和形状的估计。 03算法步骤 本篇论文的算法主要包括以下几个步骤: 1. 数据预处理:...
3,解决的问题是 RGB-D salient object detection 4,解决的问题分为三个层面: modal-specific representation learning---作者提出:a hierarchical cross-modal distillation scheme complementary cue selection---作者提出:residual function cross-modal complement fusion.---作者提出: CNN...
这篇文章即是Felix Endres等人12年完成的RGB-D SLAM V2,是最早的为kinect风格传感器设计的SLAM系统之一 没看到有相关的论文解析 在Github上可找到开源代码,工程配置与运行参考http://www.cnblogs.com/voyagee/p/6898278.html 系统流程 系统分为前后端。前端就是视觉里程记。从每一帧的RGB图像提取特征,计算描述符,...
这里论文里写的灰度图像,但是图一显示的是RGB图像 通过K-means对帧$(I_1,Z_1)的3D坐标分成N个几何簇 里程计初始估计值(位姿)由结合M-estimator的最小化光度和几何误差计算 然后用这个初始估计值分割动态和静态部分,这里实现的方法是,根据初始估计值对I-D对中一帧图像变换到另一帧,计算每个聚类的平均残差,低...
西华师范大学硕士学位论文 仅仅采用RGB图像进行显著目标检测的方法往往显著图中会包含背景信息或者出 现不完整的目标区域。随着各种深度传感器(如:MicrosoftKinect)的广泛出现, 可以轻松地获取深度图像。此外深度图像包含的空间结构信息,可以填补RGB图 像缺失的此类信息。因此,越来越多的方法开始使用RGB-D图像进行显著目标检...
Depth-aware CNN for RGB-D Semantic Segmentation Depth-aware CNN在DeepLab的基础上构建,DeepLab是目前语义分割领域的最佳实现。作者将DeepLab作为基线模型,并使用Depth-aware Ops替换其中部分对应操作符。具体模型结构如下: 实验 模型结构方面,作者对比了以下几种模型: ...
论文简述 | FlowFusion:基于光流的动态稠密RGB-D SLAM,动态环境对视觉SLAM具有挑战性,因为移动对象遮挡了静态环境特征并导致错误的摄像机运动估计.在这篇文章中,我们提出了一个新的密集的三维立体模型解决方案,同时完成了动态/静态分割和相机自我运动估计以及静态背景重建