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...
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这篇论文关注于使用RGB-D数据,是对RGB-D的数据进行语义分割的。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。
这允许更高级的场景理解,例如,机器人可以推理所有属于地图中的某个物体的3D点在操作中将会一起移动。 图1. 我们证实使用RGB-D数据面向物体的语义建图是可行的从小型的桌面环境(左)到办公室环境(中)到整个实验室环境(右)。图片展示了物体染色的3D地图结构。我们没有仅仅投影语义标号到3D点上,而是维护了地图中中心...
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。
3 利用RGB-D数据进行人体检测 在此节中介绍我们提出的检测器。首先总结一下普通图像的HOG检测器,然后介绍HOD,一种灵感来自HOG的用于稠密深度数据的新方法,最后介绍结合两种数据的Combo-HOD方法。 A. HOG : Histograms of Oriented Gradients 由Dalal和Triggs[6]提出的HOG方法是目前应用最广的视觉人体检测方法[9][...
BiANet和其他14种最先进的方法在6个数据集上的PR曲线。 定量评价结果: 总结: 本文提出了一种快速有效的双边注意网络(BiANet),用于RGB-D SOD任务。为了更好地利用前景和背景信息,本文提出了一个双边注意模块(BAM),它包括前景优先注意和背景优先注意机制的双重互补。为了充分利用多尺度技术,将BAM模块扩展到其多尺度版...
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...
根据数据格式的不同,又可分为基于RGB、RGB-D、点云数据的识别算法。 基于点云方式 1.PointFusion 2.Frustum PointNets 3.VoteNet 基于RGB方式 1.SilhoNet: An RGB Method for 6D Object Pose Estimation - Gideon Billings, Matthew Johnson-Roberson. [Paper:https://arxiv.org/pdf/1809.06893.pdf] ...
数据格式不同 根据数据格式的不同,又可分为基于RGB、RGB-D、点云数据的识别算法。 基于点云方式 1.PointFusion 2.Frustum PointNets 3.VoteNet 基于RGB方式 1.SilhoNet: An RGB Method for 6D Object Pose Estimation - Gideon Billings, Matthew Johnso...