文件名称:
Internship_2021:Github页面用于语义分割工作的实习描述-源码
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文件大小: 102kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-21
详细说明：计算机视觉实习：用于场景理解的RGB-D语义分割
语境
我们正在寻找里尔大学Fox团队，CRIStAL的计算机视觉研究工作的实习生。 FoX团队致力于从各种视觉输入（图像，视频，深度信息，基于事件的传感器等）中提取信息。我们的研究方向包括：
人类行为理解
面部表情识别
生物启发的模式识别方法
对物体和场景的理解。
目标
语义场景感知和理解是许多现代应用程序（例如移动机器人导航）的基本任务。为了实现这一任务，语义分割是许多后续过程的第一步：人的感知，避障，语义映射等。语义分割是将图像的每个像素分配给定义的类的过程。与许多其他计算机视觉任务类似，尽管深度学习方法和卷积神经网络（CNN）的计算成本很高，但它们仍可以在各种语义分割基准中获得最新的结果。但是，许多现代应用程序要求具有实时性能才能使用，这强调了设计高效，准确的CNN模型的重要性
另一方面，低成本深度传感器的问世带来了除了常见的RBG图
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