是指利用RGB-D图像数据进行目标检测的技术。RGB-D图像是一种包含颜色信息和深度信息的图像,其中RGB表示红、绿、蓝三个颜色通道的信息,而D表示深度信息。 目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在从图像中准确地识别和定位出感兴趣的目标物体。传统的目标检测方法主要基于RGB图像进行分析,但由于RGB图像无法提供物体...
具体而言,首先将RGB图像送到CNN中,得到三个东西:边界框,类别概率图(class probability map),类别向量 文章使用的是一个YOLOv3作为2D的目标检测器 利用2D的边界框架上深度信息,就可以构造出一个个棱台(frustum proposal),只考虑棱台中包含的空间点,便减少了所需要计算的数据规模。 这里文章引入了一种3D球的约束,将...
CNN(convolutional neural network)在目标检测中大放异彩,R-CNN系列,YOLO,SSD各类优秀的方法层出不穷。在2D图像的目标检测上,不少学术界提出的框架已经投入商用。但是,具体落实到自动驾驶、机器人这类应用场景上时,2D场景下的目标检测对于3D真实世界的场景描述依然不够。 目标检测问题实际上包含了两个任务:定位和分类。
在2D图像的目标检测上,不少学术界提出的框架已经投入商用。但是,具体落实到自动驾驶、机器人这类应用场景上时,2D场景下的目标检测对于3D真实世界的场景描述依然不够。 目标检测问题实际上包含了两个任务:定位和分类。3D目标检测在定位这一任务上的目标是返回3D bounding boxes,而其需要的信息除了2D的RGB图像以外,还...
银江技术申请基于提示学习的RGB-D协同显著性目标检测专利，能够准确地描述一组图像中共同出现的显著性目标 金融界2024年12月19日消息，国家知识产权局信息显示，银江技术股份有限公司申请一项名为“一种基于提示学习的RGB-D协同显著性目标检测方法”的专利，公开号CN 119131415 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，...
这里介绍几篇经典的基于RGB-D的6D目标检测算法。 RGB-D,就是RGB + Depth,也就是彩色图像 + 深度信息。 直觉上来说,比单纯的RGB有了更多的信息,精度也会变得更加高了。 这里给出RGB部分方法的性能进行对比,RGB-D的指标是采用的ADD(-S), 所以我们就只看第3,4,5列的指标 ...
非对称特征提取器:提出了非对称特征提取器,使用不同的骨干网络分别处理RGB图像和深度数据。相较于传统的对称骨干网络设置,这种方法能够更好地利用不同骨干网络的编码能力,生成更可靠的特征表示。 多模态变分自编码器:引入了多模态变分自编码器作为随机预测细化技术。该技术在第二阶段训练中使用伪标签作为监督,生成更加...
安徽巨一科技申请基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法专利，提高了RGB-D显著性检测的准确性和鲁棒性 金融界2024年10月21日消息，国家知识产权局信息显示，安徽巨一科技股份有限公司申请一项名为“一种基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法”的专利，公开号CN 118762195 A，申请日期为2024年6月。专利摘要显示，本...
论文研究了室内和室外场景中基于RGBD数据的3D目标检测。论文的方法不仅仅依赖于3D方案,而是利用成熟的2D对象检测器和先进的3D深度学习进行对象定位,即使是小对象也能实现高效率和高召回。 直接在原始点云中学习,可以在强遮挡或非常稀疏的点下也能够精确地估计3D边界框。在KITTI和SUN RGB-D 3D检测基准测试中,此方法展...
01摘要论文研究了室内和室外场景中基于RGBD数据的3D目标检测。论文的方法不仅仅依赖于3D方案，而是利用成熟的2D对象检测器和先进的3D深度学习进行对象定位，即使是小对象也能实现高效率和高召回。直接在原始点云中学习，可以在强遮挡或非常稀疏的点下也能够精确地估计3D边界框。在KITTI和SUN RGB-D 3D检测基准测试中，...