以前的 RGB-D 数据集通常仅限于学院建筑 [1]。数据集包含从私人住宅获取的图像(允许将其分发用于学术研究)。出于隐私方面的考虑,这种类型的数据很难捕获和分发,因此对于了解大多数虚拟现实、老年人援助、家庭机器人和其他消费者级场景理解应用程序所针对的个人生活空间类型非常有价值。 规模。Matterport3D 是当时最大...
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...
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...
由于在识别和估计阶段都需要与已建立的样本数据库进行比较,因此它缺乏自学习功能,并且感知结果受到数据库的限制,并且通常忽略未标记的目标,这导致了无法识别不常见目标的问题。然而,对于应用于自动驾驶的单目深度估计,目标主要是已知目标,例如车辆和...
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。 这篇论文提出了一种新的网络,将残差学习的核心思想扩展到RGB-D...
本文在Waymo Open Dataset上评估了PVTransformer，这是目前最大的公开3D点云数据集 [26]。实验结果表明...
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...
time() print('过滤没有数据的样本使用的时间: {} \n'.format(end-begin)) return missing 2.分割成训练集和测试集def load_files(path, missing, beginning_file_num=0, ending_file_num=30000, training_ratio=0.8, batch_type='train', drop_first=True): """ :param path: Path to the data ...
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...
简介:目相机使用来自单个视点的图像数据作为输入来估计对象深度,相比之下,立体视觉是基于视差和匹配不同视图的特征点,深度学习的应用也进一步提高了准确性。此外,SLAM可以建立道路环境模型,从而帮助车辆感知周围环境并完成任务。本文介绍并比较了各种目标检测和识别方法,然后解释了深度估计的发展,并比较了基于单目、立体和...