本文创新性地从网络结构形式和交互模式出发,首先将现有模型根据特征编码器的数量划分为单流结构、双流结构和三流结构;然后,将目前采用最为广泛的双流结构进一步根据RGB特征和深度特征(无特殊说明,本文中的深度分支、深度网络、深度特征中的“深度”均指代深度图像,而非传统意义上的深度神经网络)在网络中角色的不同,划分...
一、技术原理 中科微至的RGB-D智能立体相机，结合RGB和深度数据，能够精准识别和定位目标的三维空间位置。采用智能深度学习算法，快速处理图像并准确识别目标。获取目标的深度信息后，转化为三维点云数据，并去除噪声，更精确地表达目标的三维结构。最后，结合2D图像分割和3D点云信息，实现目标在三维空间的精确定位和跟踪。
随着深度相机的发展和普及, 深度图像已经被成功应用于各类计算机视觉任务, 这也为显著性目标检测技术提供了新思路. 通过引入深度图像, 不仅能使计算机更加全面地模拟人类视觉系统, 而且深度图像所提供的结构、位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背...
并提出了一种称为FuseNet的架构,该架构由两个编码器-解码器分支组成,包括一个深度分支和一个RGB分支,且以较低的计算负载直接编码深度信息。 多尺度网络:由多尺度网络学习的上下文信息对于小目标和详细的区域分割是有用的。Couprie等人[19]使用多尺度卷积网络直接从RGB图像和深度图像中学习特征。Aman等人[111]提出了...
本研究引入了一项名为WildRGB-D的新型RGB-D对象数据集，该数据集在野外捕获，通过直接获取深度通道，...
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...
文献中提出了许多关于3D语义分割的深度学习方法。根据使用的数据表示,这些方法可分为五类,即基于RGB-D图像、基于投影图像、基于体素、基于点云和其他表示。基于点云的方法可以根据网络架构进一步分类为基于多层感知器(MLP)的方法、基于点云卷积的方法和基于图卷积的。图4显示了近年来3D语义分割深度学习的里程碑。
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K均值描述符[7],在兴趣点附近自动地学习特征并最终将这些特征...
弱监督和无监督的3D分割:深度学习在3D分割方面取得了显著的成功,但严重依赖于大规模标记的训练样本。弱监督和无监督学习范式被认为是缓解大规模标记数据集要求的替代方法。目前,工作[162]提出了一个弱监督网络,它只需要对一小部分训练样本进行标记。[75]、[178]提出了一种无监督网络,该网络从数据本身生成监督标签。
表示学习(representation learning)是深度学习领域中一个比较重要的内容,字面上理解就是表示或者编码数据的一种形式,又叫做特征学习。本文探索了3D先验能否对2D表示学习性能产生影响。在图像领域,已经在大量数据集上证明对网络进行预训练可以提高针对各种应用的性能。特别是用于从相似或不相似的数据对中进行表示学习的对比学...