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基于 RGB-D 数据的三维物体检测的台阶式点云网络
本文探讨了利用深度学习在 3D 物体检测中，针对使用 RGB-D 数据在室内和室外场景下进行点云识别所面临的挑战以及如何提高效率。通过利用成熟的 2D 物体检测器和先进的 3D 深度学习来提高区域建议与对象本地化的精度，以取得高回收甚至小目
PDF7 years ago
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
PDF7 years ago
Scene Flow to Action Map：一种基于 RGB-D 的动作识别新表示法与卷积神经网络
本文提出了一种基于 RGB-D 数据的场景流用于动作识别的方法，它通过提取特征来从一开始就进行动作识别，并采用有效的自校准方法来对齐 RGB 和深度数据，再根据场景流向量提出一种新的表示法 SFAM，实验表明它的识别效果优于现有的方法。
PDF7 years ago
Hashmod: 一种适用于可扩展的三维物体检测的哈希方法
该研究提出了一种可扩展的方法，用于在 RGB-D 数据中检测物体并估计其 3D 姿态。研究表明，该方法具有较高的精确度和运行效率，能够检测和估计许多 3D 对象的姿态。
PDF8 years ago
MM使用密度函数的低成本场景建模提高分割性能
本研究提出了一种低成本有效的方法，将免费的仿真软件和免费的 CAD 模型相结合，用于建模人际和物体交互。通过定义一种新的密度函数对三维场景进行建模，通过学习 RGB-D 数据中的相互作用来改进分割，并使用像素预测值来提高先进的平均精度和召回
PDF8 years ago
基于 RGB-D 的动作识别数据集：调查
本文系统回顾了人类动作识别中使用的 RGB-D 数据集，包括单视图、多视图和多人数据集，并分析了这些数据集的详细信息。此外，还讨论了当前算法评估中存在的问题，提出了收集新数据集和使用评估协议的建议。
PDF8 years ago