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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
PDF15 days ago
使用 RGB-D 融合在 DiffusionDet 框架中增强的汽车物体检测
一项基于视觉的自动驾驶需要可靠高效的对象检测的研究提出了一种 DiffusionDet 框架，该框架利用单目相机和深度传感器的数据融合来提供 RGB 和深度（RGB-D）数据，并通过在训练阶段随机重塑基准边界框，使模型学习噪声加入的相反扩散
PDFa month ago
基于体积显著性引导的 RGB-D 室内场景分类图像摘要化
本研究提出了一种基于体积显著性引导的室内场景分类方法，结果表明该方法的有效性。
PDF5 months ago
M$^{3}$3D：使用多模态掩蔽自编码器学习 2D 图像和视频的 3D 先验
提出了一种名为 M$^{3}$3D 的新的预训练策略，该策略基于基于多模态遮蔽自编码器，可以利用三维先验和学习的跨模态表示，以增强颜色 - 深度数据之间的对应关系，并能在各种下游任务中提高性能。
PDF9 months ago
ICCV具有有限数据的光度挑战物体的多模态六自由度姿态估计的偏振信息
利用极化信息的监督学习方法以及借助物理特性的自监督学习方法取得重要进展，通过利用极化光的几何信息和引入形状先验知识和可逆物理约束来提高姿态估计的准确性。
PDF10 months ago
ICCVPointMBF: 用于无监督 RGB-D 点云配准的多尺度双向融合网络
利用 RGB 图像和深度图像生成的点云之间的多尺度双向融合实现了更准确的对应估计，从而使得我们的点云配准方法在 ScanNet 和 3DMatch 数据集上达到了最新的性能水平。
PDFa year ago
基于事件相机的自适应时域方法用于四足机器人动态运动跟踪的视觉里程计
本文提出了一种直接使用事件和 RGB-D 数据相结合的稀疏视觉里程法，用于估计活泼的四足机器人在动态运动和杂技行为中的姿态。
PDFa year ago
InterCap: 交互中人和物体的联合无标记 3D 跟踪
本研究提出了一种名为 InterCap 的新方法，利用多视角 RGB-D 数据和参数化的全身模型 SMPL-X 来重建整体身体和对象的互动情况，并构建了一个名为 InterCap 的数据集，填补了现有文献的空白，并支持许多研究方向。
PDF2 years ago
ECCV通过学习多尺度局部线性变换改善 RGB-D 点云配准
本文提出一种新的 Geometry-Aware Visual Feature Extractor (GAVE) 方法，通过利用 RGB-D 数据融合几何和视觉信息，进而实现更准确的点云对齐。通过多尺度局部线性变换来逐步将这两种模态融合，并在
PDF2 years ago
ICCVPri3D：3D 先验能够帮助 2D 表征学习吗？
探讨了利用几何约束来学习视角不变、几何感知表达，通过对 RGB-D 数据进行对比度学习，实现从 3D 先验信息到 2D 表达的迁移，并在语义分割、实例分割、室内物体检测中实现了显著提升。
PDF3 years ago
ECCV中心投票：通过径向关键点投票进行 RGB-D 图像的 6 自由度姿态估计
提出一种基于相交球面的关键点投票方案，用于处理 3D 物体的 6 自由度姿态估计问题。该方案基于距离而非向量或偏移量，使用 CNN 训练进行预测，在实验中证明了在处理遮挡情况下表现高度精确且具有竞争力。
PDF3 years ago
基于跨任务知识迁移的场景结构指导学习：单深度超分辨率
在没有 RGB-D 成对数据的情况下，为第一次探索如何在训练阶段学习跨模态知识，并在单一深度模态的目标数据集上进行测试。通过构建一个辅助深度估计任务，实现了 RGB 模态中的场景结构指导知识到单一深度模态下的 DSR 任务的跨任务交互。广泛
PDF3 years ago
使用 RGB-D 自拍创建高保真 3D 数字人头
本文介绍一种使用 RGB-D 自拍相机实现高保真、逼真、照片级的 3D 数字人头制作的完全自动化系统。该系统采用不同于传统的面部几何建模和反射合成技术，成功运用了两阶段帧选则过程和可微渲染器的 3DMM 拟合算法来从多视角 RGB-D 数据
PDF4 years ago
通过跨模态旋转进行 RGB-D 物体识别的无监督领域适应
本文提出了一种新的 RGB-D DA 方法，使用卷积神经网络通过解决预文本任务来减少合成与真实数据领域之间的差异，对 RGB-D 数据的实例识别和对象分类进行了评估，并展示了利用跨模态关系进行 RGB-D DA 的优势。
PDF4 years ago
ECCV用于实时 RGB-D 流增强和整合的几何代理
本文提出了一个基于几何结构的超结构，用于统一实时处理 RGB-D 数据，通过生成和更新一组被探测的几何代理所参数化的紧凑的本地统计数据，从原始 RGB-D 数据中提供多个处理基元，可以进行噪声和时间抖动的去除，填充和重新采样；这些代理还可应
PDF4 years ago
基于锚点的类别级别 6D 姿态追踪器
使用 6-PACK 这种基于深度学习的方法，我们可以针对已知对象类别如碗、笔记本电脑和马克杯，在 RGB-D 数据上实时跟踪新物体实例的类别级 6D 目标位姿。通过无需手动监督的方式学习关键点的方法，可以压缩表示物体，并在其基础上进行跟踪，
PDF5 years ago
基于相关融合的 6D 姿态估计
本文提出了一种新的方法，使用注意力机制有效地考虑 RGB 和深度之间的相关性，探索了用于确保 RGB 和深度之间有效信息流的内部和交叉相关模块的有效融合策略。实验结果表明，该方法在对象姿态估计方面的表现优于现有方法，并证明了该方法可以为真实
PDF5 years ago
双模态融合：分别利用 RGB 和深度进行未见目标实例分割
本篇论文提出了一种使用合成 RGB 和深度图像数据实现表面外目标实例分割的新方法，该方法能够学习非真实感 RGB-D 数据，并在机器人抓取任务中表现出色。
PDF5 years ago
基于分层 RGB-D 融合的深度表面法线估计
本论文提出了一种基于 RGB-D 图像的表面法向估计的分层融合网络和自适应特征再加权，设计了混合多尺度损失函数来学习准确的法向估计，实验证明了该方法在场景理解中的有效性。
PDF5 years ago
RGB-D 楼梯识别的无监督域自适应学习算法
本文使用无监督域自适应方法在深度结构中转移学习，将已标记的 RGB-D 固定站台数据集的知识转移到未标记的 RGB-D 扶梯数据集，并通过改进后的 5 层卷积神经网络特征提取器，在两个数据领域中仅利用有限数据达到 100% 和 80.6%
PDF5 years ago