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基于时空测地线传播的RGB-D视频分割
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针对前景和背景深度交叠或相机运动时基于深度统计的传统视频分割算法中存在的问题,提出一种基于时空测地线的方法,并证明该方法适合基于深度的视频分割.首先使用基于运动检测的方式进行初始化;然后使用基于特征点选择方式定义种子结点,特征点匹配方式构建时域链接,空间上8邻域像素连接形成空域链接,在连续两帧之间构建时空测地...
与前文介绍的3D单帧/扫描语义分割方法相比,3D视频(连续帧/扫描)语义分割方法考虑了帧之间连接的时空信息,这在稳健和连续地解析场景方面更为强大。传统的卷积神经网络(CNN)没有被设计成利用帧之间的时间信息。一种常见的策略是自适应RNN([134]、[24])或时空卷积网络([44]、[17]、[122])。
视频分割 深度图 测地距离 分割传播 摘要 针对前景和背景深度交叠或相机运动时基于深度统计的传统视频分割算法中存在的问题,提出一种基于时空测地线的方法,并证明该方法适合基于深度的视频分割.首先使用基于运动检测的方式进行初始化;然后使用基于特征点选择方式定义种子结点,特征点匹配方式构建时域链接,空间上8邻域像素连...
3D视频语义分割:与2D视频语义分割一样,少数作品试图在3D视频上利用4D时空特征(也称为4D点云)[17],[122]。从这些工作中可以看出,时空特征可以帮助提高3D视频或动态3D场景语义分割的鲁棒性。 参考 [1] Deep Learning based 3D Segmentation: A Survey
公司回答表示：该发明专利是基于消费级RGB-D设备的三维模型建造关键技术研发的一项成果，目前三维建模技术可以应用于目标跟踪、视频监控、信息安全、图像检索等方面。公司于2023年12月收到该发明专利的《授予发明专利权通知书》，目前暂未收到专利证书，该专利亦暂未应用于公司业务。如还有其它问题，欢迎致电公司投资者...