May, 2019

ACNet：基于注意力的网络，利用互补特征进行 RGBD 语义分割

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TL;DR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。
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

  • AGG-Net：基于注意力引导的门控卷积网络用于深度图像补全

    基于轻型 RGBD 相机的立体视觉在各个领域中被广泛应用，本文提出了一种基于注意力引导门卷积网络（AGG-Net）的深度图像补全新模型，通过从原始深度图和相应的 RGB 图像中获取更准确可靠的深度图，实验结果表明我们的方法在流行的评估基准 NYU-Depth V2，DIML 和 SUN RGB-D 上优于现有方法。

    Sep, 2023

  • 基于注意力机制的多模态融合网络用于场景语义补全

    本文提出了一种名为 AMFNet 的端到端三维卷积网络，用于从单视图 RGB-D 图像推断出体积三维场景的占用和语义标签。该网络通过融合 2D 语义分割和 3D 语义完成网络的经验以及空间维度的可靠深度线索，学习同时执行有效的 3D 场景完成和语义分割，验证表明在合成 SUNCG-RGBD 数据集和真实 NYUv2 数据集上都取得了明显的优越性。

    Mar, 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

  • 基于融合网络的亮度、深度和颜色信息用于语义分割

    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

    Sep, 2018

  • 通过多模态交互和池化注意力优化 RGB-D 语义分割

    提出了一种利用 RGB 和深度模态之间互动协同作用的多模态交互与池化注意网络（MIPANet）来优化室内场景中 RGB-D 语义分割的方法，通过多模态交互与融合模块 (MIM) 和池化注意模块 (PAM) 的引入，有效改善了 RGB-D 语义分割性能。

    Nov, 2023

  • 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

  • 基于 RGBD 的维度分解残差网络用于 3D 语义场景完成

    本研究提出了一种轻量级的三维密集预测任务算法 ——Dimensional Decomposition Residual network (DDR)，该网络使用分解卷积层和多尺度融合机制来提高三维场景补全和语义分割速度和准确率，与最新的同类型算法 SSCNet 相比，我们只使用了 SSCNet 网络参数的 21%，计算量的 16.6%，但在 SC-IoU 和 SSC-IoU 上分别提升了 5.9% 和 5.7%。

    Mar, 2019

  • RedNet：用于室内 RGB-D 语义分割的残差编码器 - 解码器网络

    本文提出了一个名为 RedNet 的 RGB-D 残差编码器 - 解码器架构，用于室内 RGB-D 语义分割；该架构应用了残差模块作为基本构建块，跳跃式连接用于跨越编码器和解码器之间的空间特征。

    Jun, 2018

  • DPANet：深度潜力感知门控注意力网络用于 RGB-D 显着性目标检测

    本文提出了一种名为 DPANet 的新型网络，通过引入深度潜力感知，有效地整合交叉模态互补性并解决 RGB-D 显着目标检测中的污染效应问题，并利用带门控调节器的门控多模式注意力模块从交叉模态的角度捕获长距离依赖关系，并在 8 个数据集上与 15 种当前最先进的方法进行实验室实验来验证所提方法的有效性。

    Mar, 2020