典型文献
基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割
文献摘要：
随着深度传感器的出现,很多研究开始利用颜色和深度信息解决语义分割问题.现有方法未能充分利用颜色特征和深度特征的互补信息,并且通常利用固定权重的卷积核提取多尺度特征,易造成参数量冗余且无法进行在线自适应.为了解决上述问题,提出了一种基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割方法,通过引入轻量级的多模态自适应卷积生成模块,动态地生成多尺度自适应卷积核,将多模态特征的上下文互补信息嵌入卷积滤波器中,在卷积过程中充分利用了图像的内在信息,实现高效融合多模态颜色特征和深度特征.相比于传统的卷积方法和多尺度特征提取方法,文中方法有着更高的计算效率和更好的分割效果.在公开数据集SUN RGB-D和NYU Depth v2上的结果表明,文中方法的像素精准度、平均像素精度和交并比分别达到了82.5％,62.0％,50.6％和77.1％,64.2％,50.8％,均优于对比的RGB-D语义分割方法.
文献关键词：
RGB-D语义分割;多模态融合;卷积神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
孙启超;恩擎;段立娟;乔元华
作者机构：
北京工业大学信息学部 北京 100124;可信计算北京市重点实验室 北京 100124;信息安全等级保护关键技术国家工程实验室 北京 100124;北京工业大学应用数理学院 北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]孙启超;恩擎;段立娟;乔元华-.基于多模态自适应卷积的RGB-D图像语义分割)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(08):1272-1282
A类：
自适应卷积核
B类：
模态自适应,RGB,图像语义分割,深度传感器,深度信息,颜色特征,深度特征,常利,固定权重,参数量,在线自适应,分割方法,轻量级,成模,尺度自适应,多模态特征,上下文,卷积滤波,滤波器,高效融合,多尺度特征提取,中方,计算效率,分割效果,公开数据集,SUN,NYU,Depth,v2,像素,交并比,多模态融合
AB值：
0.334925
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