Jun, 2024

基于 RGB-D 室内数据的深度学习三维实例分割

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的三维实例与语义分割：一份综述

    该研究主要讨论了基于深度学习的三维分割在点云数据处理中的应用，并评估了不同分割算法对不同数据集的竞争力以及最常使用的处理流程、其优势、限制、未来研究方向等。

    Jun, 2024

  • 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

  • 学习有效的 RGB-D 场景识别表示

    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。

    Sep, 2018

  • 基于 RGB-D 图像学习丰富特征的物体检测和分割

    本文研究使用语义丰富的图像和深度特征进行 RGB-D 图像目标检测问题。我们提出了一种新的地心嵌入深度图像的方法，该方法编码了每个像素相对于地面的高度和重力角度，以及水平视差。我们证明了这种地心嵌入方法比使用原始深度图像更适用于使用卷积神经网络进行特征表示学习。最后，我们使用对象检测器的输出在现有的超像素分类框架中进行语义场景分割，并在我们研究的对象类别中实现了 24％的相对改进。

    Jul, 2014

  • 基于 RGBD 感知的语义分割增量式类别发现

    本文提出了一种使用 RGBD sensing 的增量学习方法来进行开放式世界的语义分割，使用三维地图表示方法来标记没有语义标签的区域，实现对新的物体类别的识别及聚类。通过实验验证，该方法能够正确聚类已知和未知类别的对象，并且比现有的监督式方法具有更快的处理时间及更高的性能。

    Jul, 2019

  • 基于深度学习的三维分割：一份调查报告

    综述了近期基于深度学习的三维物体分割，涵盖了 150 多篇文章，总结了最常用的算法流程、讨论了它们的优缺点，并分析了这些分割方法的竞争结果，最后提出了未来的研究方向。

    Mar, 2021

  • 通过自监督学习从无标签 RGB-D 视频中学习物体分割

    该论文提出了一个自超视自学的物体分割系统，其训练过程利用了点云的超分割结果，利用图匹配算法和点云配准结合检测出 3D 假标签上的再现物体模式并生成 2D 掩码。实验证明，该方法在真实和合成的视频数据集上的表现优于现有的无监督方法。

    Apr, 2023

  • RGB-D 目标检测与语义分割用于杂乱环境中的自主操作

    通过利用深度融合技术和深度学习的物体检测和语义分割算法，我们成功地解决了在复杂场景中感知目标物体的问题，并在 Amazon Picking Challenge2016 和紧急响应场景数据集上进行了验证。

    Oct, 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

  • 3DFusion，基于实例分割流数据的实时 3D 物体重建流水线

    该论文介绍了一个实时分割和重构系统，利用 RGB-D 图像生成准确而详细的物体三维模型，可以应用于增强 / 虚拟现实、室内设计、城市规划、道路辅助和安全系统等领域。通过采样连续帧以减少网络负载并确保重构质量，采用多进程 SLAM 管道实现并行三维重构，并使用了业界领先的 YOLO 框架进行实例分割，以提高性能和准确性。该系统在室内环境中建立了一个强大的实时系统，对物体分割和重构具有重要的增强效果，也可以扩展到室外场景，为实际应用开辟了众多机会。

    Nov, 2023