【摘 要】
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为了弥补RGB-D场景解析中卷积神经网络空间结构化学习能力的不足，本文基于深度学习提出空间结构化推理深度融合网络，内嵌的结构化推理层有机地结合条件随机场和空间结构化推理
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,西北工业大学航空学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2016YFB1000400);哈尔滨市杰出青年人才基金(No.2017RAYXJ016);中央高校自由探索基金(No.HEUCF170605);国家自然科学基金(No.61573284)
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为了弥补RGB-D场景解析中卷积神经网络空间结构化学习能力的不足，本文基于深度学习提出空间结构化推理深度融合网络，内嵌的结构化推理层有机地结合条件随机场和空间结构化推理模型，该层能够较为全面而准确地学习物体所处三维空间的物体分布以及物体间的三维空间位置关系.在此基础上，网络的特征融合层巧妙地利用深度置信网络和改进的条件随机场，该层可以根据融合生成的物体综合语义信息和物体间语义相关性信息完成深度结构化学习.实验结果表明，在标准RGB-D数据集NYUDv2和SUNRGBD上，空间结构化推理深度融合网络分别实现
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