在WildRGB-D数据集中,记录了8500个对象,每个对象有3个视频。在排除SLAM失败的视频后,数据集包含8367个对象和23049个视频,涵盖了单对象、多对象和手-对象视频。 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域的发展提供了丰富的资源。 3 总结 采集了最大...
以RGB-D或多感官设置的形式融合彩色(RGB)图像和范围或深度(D)数据对于许多农业任务来说是一种相对较新但发展迅速的模式。RGB-D数据有可能为许多依赖感知的农业任务提供有价值的信息,但收集适当的数据和适当的地面实况信息可能具有挑战性和劳动密集性,而且高质量的公开可用数据集很少。本文对可用于农业机器人的现有RGB...
(1) 任务扩展:除了直接应用深度数据外,光场数据也包含了场景的深度信息,探索RGB-D显著性目标检测任务与光场图像显著性检测任务之间的关系,是一个值得探索的研究点。此外,与RGB-D数据类似,RGB-T数据同时包含了RGB和热红外图像两种模态,同样可以借鉴RGB-D显著性目标检测的相关技术。 (2) 监督方式:目前,RGB-D显著性...
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域的发展提供了丰富的资源。 3 总结 采集了最大规模的对象中心RGB-D视频数据集WildRGB-D,包含大量杂乱场景中的类别级RGB-D对象视频。 数据集涵盖了约8500个记录的对象和近20000个RGB-D视频,跨足46个常见对象类...
02介绍这篇论文介绍了一种用于从RGB-D数据中进行3D物体检测的新框架,称为"Frustum PointNets"。该方法通过将深度图像转换为3D点云并利用PointNets网络处理点云数据,实现了在三维空间中对物体进行分类和定位的任务。与以往的方法不同,该方法以3D为中心,直接在3D空间中操作点云数据,而不是将RGB-D数据视为2D...
图1 Pri3D将3D先验用于下游2D图像理解任务:在预训练期间,可以将RGB-D数据集给出的颜色几何信息的视图不变性和几何先验结合起来,将几何先验融入到特征学习过程。实验表明,这些3D的特征学习可以有效地转移到2D任务(如语义分割、对象检测和实例分割)并明显改进其性能。
基于RGB-D数据的语义建图(SLAM帮助语义)。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的相机位姿信息将每帧的3D点云分割结果合并到地图中,建立语义点云地图。 未来工作 语义帮助SLAM。利用语义信息提高SLAM的精度,鲁棒性等。 ...
在使用RGB-D数据的多级室内语义分割中,已经表明将深度特征结合到RGB特征中有助于提高分割精度。然而,先前的研究尚未充分利用多模态特征融合(换句话说,就是把RGB图和深度图连接起来的方式)的潜力,例如,简单地连接RGB和深度特征或平均RGB和深度分数图。 这篇论文提出了一种新的网络,将残差学习的核心思想扩展到RGB-D...
这篇论文介绍了一种用于从RGB-D数据中进行3D物体检测的新框架,称为"Frustum PointNets"。该方法通过将深度图像转换为3D点云并利用PointNets网络处理点云数据,实现了在三维空间中对物体进行分类和定位的任务。 与以往的方法不同,该方法以3D为中心,直接在3D空间中操作点云数据,而不是将RGB-D数据视为2D地图。通过...
单目相机使用来自单个视点的图像数据作为输入来估计对象深度,相比之下,立体视觉是基于视差和匹配不同视图的特征点,深度学习的应用也进一步提高了准确性。此外,SLAM可以建立道路环境模型,从而帮助车辆感知周围环境并完成任务。本文介绍并比较了各种目标...