Sep, 2018

基于融合网络的亮度、深度和颜色信息用于语义分割

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TL;DR本文提出了一种名为 LDFNet 的新型解决方案，通过融合网络来综合利用亮度，深度和颜色信息，以提高 RGB-D 语义分割任务的性能，实验表明其潜力和适用性
semantic segmentationdeep convolutional networksrgb-d semantic segmentationldfnetmulti-modal fusion network
发现论文，激发创造
  • 基于多模态注意力融合的 RGB - 深度图像语义分割模型

    本文提出了一种有效的编码器 - 解码器模型和基于注意力的融合模块，以集成 RGB-Depth 图像的特征，从而提高语义分割的精度和计算效率。实验结果表明，该模型在计算成本和模型大小方面大大超越了现有的最先进模型，并且在准确性方面具有良好的性能。

    Dec, 2019

  • 基于深度信息的实时 RGB-D 语义分割融合网络，并结合道路图像中预警障碍物检测

    本文提出了一种名为 RFNet 的实时融合语义分割网络，该网络可在自动驾驶汽车应用中快速运行，利用多个数据集进行训练，实现对意外小障碍的识别和面对现实世界中未预见到的危险，达到了显著的分割精度和 22Hz 推理速度。

    Feb, 2020

  • 面向高效 RGB-D 语义分割的空间信息引导自适应上下文感知网络

    提出了一种有效的轻量级编码器 - 解码器网络以及其他相关模块，用于在移动机器人中进行 RGB-D 语义分割，通过跨模态相关性和补充线索可以准确提取多层次 RGB-D 特征，实验结果表明该方法在分割准确性、推理时间和参数方面具有更好的权衡。

    Aug, 2023

  • DFuseNet: RGB 和稀疏深度信息的深度融合，用于图像引导的密集深度完成

    本文提出了一种卷积神经网络，它可以基于高分辨率强度图像得出上采样一系列稀疏范围测量的上下文线索，并且在网络中分离、融合两种模态的上下文线索，旨在利用两种模态之间的关系来产生准确的结果，同时尊重显著的图像结构。通过实验结果表明，该方法与当前最先进的方法相媲美，并可在多个数据集上进行有效泛化。

    Feb, 2019

  • 将深度信息融合至 CNN 和 CRF 用于室内语义分割

    本文提出了一种新的神经网络结构 (DFCN-DCRF)，该结构将 RGB-D 完全卷积神经网络 (DFCN) 与深度敏感的全连接条件随机场 (DCRF) 相结合，以改善分割性能。在实验中表明，DFCN-DCRF 与大多数最先进的方法相比具有最好的性能。

    May, 2017

  • 室内语义分割使用深度信息

    采用多尺度卷积神经网络直接从图像和深度信息中学习特征实现室内场景的多类别分割，并在 NYU-v2 深度数据集上取得了 64.5% 的准确率，充分说明了适当的硬件（如 FPGA）可以实现实时处理。

    Jan, 2013

  • 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

  • ACNet：基于注意力的网络，利用互补特征进行 RGBD 语义分割

    本文提出了一种新的方法 ACNet，通过 Attention Complementary Module (ACM) 和 三个并行分支的结构，ACNet 能够从不同通道提取更多高质量的特征，在 SUN-RGBD 和 NYUDv2 数据集上得到了更好的表现，特别地，在 NYUDv2 测试集上，ResNet50 取得了 48.3% 的 mIoU 得分，并在 https URL 上发布了源代码和经过训练的分割模型。

    May, 2019

  • 使用 RGB-D 相机的多视角深度学习实现一致的语义映射

    本文提出一种从多个 RGB-D 视图中进行对象类语义分割的新方法，使用深度学习训练神经网络进行预测，同时借助于 RGB-D 的 SLAM 获取摄像机轨迹，实现多视图一致性训练和测试。实验结果表明，与单视图基准线相比，深度特征池化和多视角融合可以在 NYUDv2 数据集上实现单视图语义分割和多视图语义融合的最新性能。

    Mar, 2017

  • 使用深度卷积网络进行联合语义分割和深度估计

    本研究采用多尺度卷积神经网络，提出一种单一 RGB 图像用于深度估计和语义分割的深度学习模型，该模型采用单一损失函数进行训练，同时使用完全连接的 CRF 捕捉语义和深度线索之间的上下文关系和交互作用，实现更精确的结果。在 NYUDepth V2 数据集上进行实验，该模型在语义分割方面表现优于最先进方法，在深度估计任务上实现可比较的结果。

    Apr, 2016