RGB-D信息就是标准的RGB图像信息中引入了深度信息,而深度信息可为RGB图像提供对应的几何关系。现有的大多数工作只是简单地假设深度测量是准确的,且与RGB像素能够良好地对齐,由此将该问题建模为交叉模式特征融合以获得更好的特征表示从而实现更准确的分割,但...
针对RGB图像的实例分割任务在图像目标物体纹理相近但类别不同的区域可能出现分割错误的问题,引入Depth信息,结合RGB-D图像的三维几何结构特点,提出一种以双金字塔特征融合网络为框架的RGB-D实例分割方法.所提出的方法通过构建两种不同复杂度的金字塔深度卷积神经网络分别提取不同梯度分辨率大小的RGB特征及Depth特征,将对应分...
LS-DeconvNet使用RGB-D数据,在每一个反卷积层结合了局部视觉信息和几何信息。我们的做法使网络不仅能够有更大的感受域,同时也可以恢复出更加精细的物体边缘。对于RGB-D数据的融合,我们引入了一个门式融合的层来有效的结合两个LS-DeconvNets。这一层可以学习RGB和Depth数据在每一个像素上的融合权值。 我们的算法在...
基于自然语言中多模态融合 多模态融合学习路程 一、主体内容 设定一种新知识的输入形式,单张图片(利用卷积和神经网络设计一种图片相似性检测模型,高于权重属于同类图片、处于一定权重区间则属于该图片结点的父节点、低于一定权重则无关);单段文本可以直接沿用段落文本三元组抽取工具抽取和融合,或者自己改进一下;多模态的...
图2(a)描述了所提出的方法的整体框架,它由一个跨模态引导编码器和一个分割解码器组成,给定RGB-D数据作为输入,编码器通过SA-Gate单元对两种模态的互补信息进行重新校准和融合,然后通过双向多步传播(BMP)模块将融合后的多模态特征和特定模态特征一起传播。然后,这些信息被分割解码网络解码,生成分割图。
现有的大多数基于RGB-D的语义分割算法的标准做法是使用深度数据作为另一种输入,并采用特定的特征融合方案(例如,基于卷积和基于模态的相似性的融合方案)的完全卷积网络(FCN)类架构,以融合两种模态的特征。然后将融合的特征用于重新校准RGB特征响应或用于预测结果。尽管这些方法为统一这两种信息提供了可行的解决方案,但其...