Sep, 2018

学习有效的 RGB-D 场景识别表示

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TL;DR该研究介绍一种基于深度学习的 RGB-D 场景识别方法，提出了一种深度学习模型训练的两步骤方法和一种新的 RGB-D 视频数据集，实现了在 RGB-D 图像 (NYUD2 和 SUN RGB-D) 和视频 (ISIA RGB-D) 场景识别方面的最优表现。
rgb-d scene recognitiondeep convolutional networksdepth-specific featuresrgb-d videosrecurrent neural networks
发现论文，激发创造
  • 基于深度 CNN 的 RGB-D 场景识别：从零开始学习优于从 RGB-CNN 转移

    本研究利用卷积神经网络和弱监督方法，提出了一种能够在有限深度图像条件下学习具有较强区分性的深度特征，从而实现了 RGB-D 场景识别的最新成果，达到了最好的表现。

    Jan, 2018

  • 鲁棒的 RGB-D 物体识别多模态深度学习

    使用卷积神经网络，采用 RGB-D 架构，通过两个不同模式的 CNN 处理流程结合延迟融合网络来识别物体，同时引入多阶段训练方法以及进行数据增强方案，使得处理 RGB-D 图像更加健壮，同时在真实嘈杂环境中取得了最先进的识别结果。

    Jul, 2015

  • 当 CNN 遇到随机 RNN: 多层次 RGB-D 物体和场景识别分析

    本文提出了一个使用 RGB-D 图像进行对象和场景识别的新方法，使用深度神经网络取代手工特征提取器，并利用卷积神经网络提取的视觉特征和递归神经网络高效转换为高级别特征，通过软投票方法进行多模态融合来实现一致的分类结果，实验结果表明该方法在对象和场景识别任务中均取得了卓越或同等水平的性能。

    Apr, 2020

  • 跨域多模态 RGB-D 场景识别

    本文提出了一种自适应景观识别方法，该方法使用 RGB 和深度图像之间的自监督转换，以解决多模态数据集之间的领域转移问题，并证明其在不同相机采集的数据之间具有很强的泛化能力。

    Mar, 2021

  • 基于 RGB-D 室内数据的深度学习三维实例分割

    通过将深度学习与 RGB-D 数据相结合，提出了一种用于高效 3D 实例分割的新方法，该方法通过点状渲染模块将 2D 区域卷积神经网络（Mask R-CNN）模型与深度信息集成，可以识别和分割对象的 3D 实例，实验证明该方法对于支持机器人和智能系统中的物体处理非常有益。

    Jun, 2024

  • 基于 RGB-D 和深度学习的人体动作识别：一项综述

    本文综述了近年来在 RGB-D 基础上的人体运动识别中，采用深度学习方法中卷积神经网络和循环神经网络的应用，通过四类方法（基于 RGB、基于深度、基于骨骼、基于 RGB+D）来探讨现有技术的优缺点，特别是强调了应用于视频序列固有的时空结构信息的编码方法，以及未来的研究方向。

    Oct, 2017

  • RGB-D 物体识别的循环卷积融合

    本文提出了一种称为循环卷积融合（RCFusion）的新型 RGB-D 物体识别端到端架构，能够通过组合互补的 RGB 和深度信息表示不同抽象层次的信息来生成紧凑且高度可区分的多模态特征，并在两个流行数据集上的实验中，优于现有的最先进方法。

    Jun, 2018

  • 基于深度感知的 RGB-D 分割卷积神经网络

    本文提出一种 Depth-aware CNN 方法，通过引入深度感知卷积和深度感知平均池化两种直观、灵活、有效的操作，将几何信息无缝地融入 CNN 中，从而解决了 CNN 在处理几何信息上的限制问题，并且在具有挑战性的 RGB-D 语义分割基准测试上进行的广泛实验和消融研究证实了该方法的有效性和灵活性。

    Mar, 2018

  • 利用背景圈定、深度对比和自顶向下特征学习 RGB-D 显著对象检测

    提出了一种利用高层次、中层次和低层次特征的深度卷积神经网络结构以及适用于学习方法的新颖深度特征，并在 RGB-D 显著目标检测方面表现出比现有方法更好的效果，特别是在 RGBD1000 数据集上，其 F-Score 达到了 0.848，比第二名高出 10.7%。

    May, 2017

  • 通过精细面部深度生成和 RGB-D 互补特征学习来提高 2D 面部识别

    本文提出了一种 Fine-grained 面部深度生成网络和改进的多模式补充特征学习网络，实验结果表明，该方法可提高 RGB-D 面部识别的准确性并实现最先进性能。

    May, 2023