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...
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...
主权项:1.一种基于轻量化跨模态融合网络的RGB-D显著性目标检测方法,其特征在于,该方法包括一下步骤:1获取训练和测试该任务的RGB-D数据集,并定义本发明的算法目标,并确定用于训练和测试算法的训练集和测试集;2构建用于提取RGB图像特征的编码器和深度图像特征的编码器;3建立RGB特征和深度图特征融合的轻量化网络,通...
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...
本发明公开了一种基于多层融合的卷积神经网络RGB‑D显著性检测方法,包括:将VGG16网络中的全连层模块FC6和FC7转变为全卷积层、结合卷积层CONV1‑CONV5组成新的卷积神经网络;对新的卷积神经网络依次进行降维和融合操作,得到初始迭代的显著性检测结果;采用迭代优化对初始迭代的显著性检测结果进行细化;采用不同的训练...
【摘要】 很多多模态任务,都需要融合两个模态的特征。特征融合即输入两个模态的特征向量,输出融合后的向量。最常用的方法是拼接(concatenation)、按位乘(element-wise product)、按位加(element-wise sum)。MCB的作者认为这些简单的操作效果不如外积(outer product),不足以建模两个模态间的复杂关系。但外积计算存在...
1、针对以上提出的问题,本发明提供一种基于轻量化跨模态融合网络的rgb-d显著性目标检测方法,具体采用的技术方案如下: 2、1.获取训练和测试该任务的rgb-d数据集。 3、1.1)将nju2k数据集、nlpr数据集和,将剩余部分的nlpr数据集、剩余的nju2k数据集、nlpr数据集、sip数据集、stere数据集和des数据集作为测试集。
1.本发明涉及计算机视觉和图像处理领域,特别地涉及一种基于多模态差异性融合网络的rgb-d显著性目标检测方法。 背景技术: 2.随着信息技术的发展和进步,以及日常生活中的多媒体数据量(图片、文本、音频、视频等)的爆炸式增长,促进了图像处理技术的蓬勃发展。显著性目标检测技术作为图像处理领域的一个非常重要的技术,主要...
6.本发明采用后期融合和多尺度融合的策略,设计深度注意力网络增强rgb特征并且使用自适应的跨模态特征融合方式选择携带更多显著性的通道特征。技术实现要素:7.基于现有rgb-d显著性目标检测存在的跨模态特征融合方面和 depth图像质量对于rgb-d模型性能影响的问题,本发明从这两方面考虑,提供一种自适应跨模态特征融合机制和...
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。