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,划分为深度辅
效果不错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...
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...
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。
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。
1、提出了一个新的使用多视图深度学习方法的语义分割方法, 基于从RGB-D SLAM中获得的相机轨迹, 对具有多视图一致性约束的CNN训练进行正则化。 2、提出并评估了多个在训练过程中增强多视图一致性的变量。 3 、引入了一种共享的原则, 将多个神经网络的输出变换到一个参考帧中. 这样网络不仅学习在视点改变下不变的...
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。
传统的RGB-D SLAM系统通常执行帧到模型的优化,基于RGB-D相机在像素级别的深度或颜色观测来跟踪相机。得益于深度传感器,传统方法使用迭代最近点(ICP)和截断符号距离函数(TSDF)来更新由几何基元(如体素、成本体量和曲面元素)表示的全局地图。随着深度学习的发展,最近的研究工作转向探索数据驱动的先验知识并利用神经网络的...
位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案. 鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速, 旨在从该任务关键问题的解决方案出发, 对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理, 并在常用RGB-D SOD数据集上进行...
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。