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RGB-D 视频中的显著目标检测
通过构建 RDVS 数据集和引入 DCTNet+，本文在 RGB-D 视频中进行了显著目标检测，通过使用多模态注意力模块实现了多模态特征的增强与融合，实验结果表明 DCTNet + 在 17 个 VSOD 模型和 14 个 RGB-D SO
PDF8 months ago
跟踪、检查、重复：一种基于 EM 算法的无监督跟踪方法
该研究提出了一种用于在没有标签的 RGB-D 视频中检测和跟踪移动物体的无监督方法，该方法通过手工制作的技术来估计光流和摄像机运动，构建移动对象的类别集合并提高检测性能。
PDF3 years ago
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
PDF6 years ago
ICCV利用随机语法预测人类活动
本文提出了一种新的方法来从部分观察到的 RGB-D 视频中预测未来的人类活动，使用随机语法模型来捕捉事件的组成结构，作为一个空间时间 And-Or 图 (ST-AOG)，未来的子活动通过 Earley 解析算法预测，我们通过广泛的实验验证了
PDF7 years ago
DA-RNN: 带数据关联的循环神经网络实现语义映射
本文提出了一种数据关联递归神经网络（DA-RNNs）的新框架，它可以将 RGB-D 视频的语义标记与 KinectFusion 等拓扑映射技术相结合，从而将 RGB-D 视频的语义信息注入重建的 3D 场景中，实现了对三维场景地图与语义标记
PDF7 years ago
MM可重构卷积神经网络实现的三维人体活动识别
本文提出了一种基于 RGB-D 视频的自动活动识别的深度模型，使用 3D 卷积和最大池化算子，结合激活函数以及学习出活动的时间结构，该模型可以直接作用在原始输入上进行活动分类，而且还允许动态调整模型结构以适应人类活动的时间变化，并在挑战性场
PDF9 years ago