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  1. 基于语义目标匹配的三维跟踪注册方法

  2. 提出了一种基于语义目标匹配的三维跟踪注册方法。通过改进的单发多框检测(SSD)深度卷积神经网络对图像进行语义分割,获取场景中不同目标的像素级语义分割结果。在求取相机姿态的目标函数时,融合了图像的灰度约束与几何约束对相机的姿态进行估计。所提方法减小了特征点的缺乏或误匹配问题对三维跟踪注册算法性能的影响,且能够适应不同结构的场景。研究结果表明,该方法的误差不超过2.2 pixel,基本满足了实时性的要求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38685832
  1. 基于特征融合的实时语义分割算法

  2. 为满足自动驾驶、人机交互等任务对语义分割算法准确度和实时性的要求,提出一种基于特征融合技术的实时语义分割算法。首先,利用卷积神经网络自动学习图像深层特征的功能,设计一个浅而宽的空间信息网络输出低级别的空间信息,以保持原始空间信息完整性,从而生成高分辨率特征;接着,设计一个语境信息网络来输出深层次、高级别的语境信息,并引入注意力优化机制来代替上采样,优化网络的输出;最后,将两路输出特征图进行多尺度融合,再上采样得到与原始输入尺寸相等的分割图像。两路网络并行计算,提高了算法的实时性。在Citysca
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38690089