【摘 要】
：
该文提出了一种基于深度学习框架的图像语义分割方法,通过使用由相对深度点对标注训练的网络模型,实现了基于彩色图像的深度图像预测,并将其与原彩色图像共同输入到包含带孔卷积的全卷积神经网络中。考虑到彩色图像与深度图像作为物体不同的属性表征,在特征图上用合并连接操作而非传统的相加操作对其进行融合,为后续卷积层提供特征图输入时保持了两种表征的差异。在两个数据集上的实验结果表明,该法可以有效提升语义分割的性能
论文部分内容阅读
该文提出了一种基于深度学习框架的图像语义分割方法,通过使用由相对深度点对标注训练的网络模型,实现了基于彩色图像的深度图像预测,并将其与原彩色图像共同输入到包含带孔卷积的全卷积神经网络中。考虑到彩色图像与深度图像作为物体不同的属性表征,在特征图上用合并连接操作而非传统的相加操作对其进行融合,为后续卷积层提供特征图输入时保持了两种表征的差异。在两个数据集上的实验结果表明,该法可以有效提升语义分割的性能。
其他文献
总结职业学校统计信息化建设存在问题和不足,引入RFID、ZIGBEE技术等提出基于物联网关键技术的职业学校统计信息化建设思路。给出基于物联网技术的教育统计信息化系统建设框架结构,提出建立基于RFID设备管理信息系统用于校园设备管理,基于ZIGBEE技术建立智能数据采集系统解决基层数据采集和传输,最后给出教育统计信息化系统功能设计思路。
随着机器视觉的不断发展,图像识别相关理论的日益成熟和完善,颜色分选算法的研究也取得了非常大的进步,并被推广到了众多领域。本文设计了基于线阵CCD的图像采集系统,利用GLCM(灰度共生矩阵)算法,对采集到的大米图像进行处理,并通过实验证明了这种算法的准确性和可行性。
针对He的暗原色去雾算法对明亮区域失效,以及去雾后图像存在的块状效应以及Halo现象,提出了一种基于暗原色先验的改进去雾方法。算法通过引进容差参数和调整透射率因子来对透射率估计低的部分进行透射率增强以避免去雾后图像出现色彩失真,并采用四叉树方法求大气光值,提高了大气光值的准确率。实验结果表明,文章去雾算法切实可行,去雾结果消除了He的暗原色去雾的颜色失真问题,并通过图像客观评价指标定量分析证明文章
为何中国偏爱NB-Io T?这是个问题,也是个机会。年轻时的傅锦祥热爱物理学,希望去物理系读书,日后成为一名科学家。但很多人劝他,在香港学物理没什么工作机会,不如去学些技术,于是他最后选择了电子专业,并取得香港大学的工业工程硕士学位。这之后,没做科学家的傅锦祥在亚洲的电子行业的半导体、硬盘、EMS等领域工作30余年,最近担任的职务是世界500强的安富利(AVNET)亚太区总裁。
利用静止轨道光学相机完成对地高分辨率观测,对国计民生具有重大意义。然而,通过增大光学相机口径、增长相机焦距、减小像元尺寸等技术手段提升图像分辨率不可避免地会带来一些其他的问题,如制造难度加大、成本上升、信噪比降低。因此,基于数字图像处理技术,结合动量更新策略,提出了一种基于最大后验概率估计的超分辨重建算法。该算法通过对多帧具有一定像素偏移的图像进行处理,最终实现了分辨率的提升。此外,针对超分辨重建
针对火宅高危单位内通道堵塞问题,提出一种高斯背景模型局部更新的通道堵塞检测算法。首先对通道进行高斯背景建模,采取背景像素点的学习率不变,前景像素点的学习率随物体质心变化的局部自适应学习率的更新方法,检测通道背景与分割通道前景物体。然后,根据前景物体前后两帧图像,结合Kalman滤波,计算出其物体移动的欧式距离,更新前景像素点的学习率。最后,通过计算物体在通道的滞留时间和宽度占比,判断物体是否造成通
Sparse bundle adjustment(SBA) is a key but time-and memory-consuming step in three-dimensional(3 D) reconstruction. In this paper, we propose a 3 D point-based distributed SBA algorithm(DSBA) to impro
In this paper, we propose a novel autonomous Martian rock detection framework via superpixel segmentation. Different from current state-of-the-art pixel-level rock segmenting methods, the proposed met
银行在应用生物识别技术的过程中获取了客户很多隐私生物信息,如在储存和使用中发生泄露,将会给客户带来较大影响并可能带来财产损失。银行广泛应用生物识别技术,是适应互联网金融快速发展的需要,也是银行为了给客户提供更多的"新"服务、助力自身打破当前的服务困局的必然选择。银行生物识别技术在支付结算业务的应用过程中还存在标准缺失、应用条件不成熟、运用成本较高、生物信息存储使用存在风险等问题,亟需
Dear editor,Deep convolutional neural networks (CNNs) have become the dominant approach in various computer vision tasks such as image classification [1–4]. Despite the success of CNNs, it is impeded