基于深度学习和迁移学习联合的RGB-D语义分割模型研究
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;TP181
【图文】:
逦北京邮电大学工学硕士学位论文逦逡逑SLAM系统中常用深度相机采集环境的深度信息。市面上深度相机主要分两逡逑类,第一类是基于投影光斑特征匹配进行深度测量的相机,比如Kinect邋vl,逡逑RealSense等;第二类是基于反射时间进行深度测量的相机,比如Kinect邋v2等。逡逑尽管被广泛采用,但在实际使用时,深度相机采集到的深度图像仍存在无效值与逡逑缺失值,这些没有测量到可用深度值的像素点形成了一些非连通的深度空洞区域。逡逑在图卜1中可以看到,深度空洞区域破坏了物体完整的结构信息,王奎等人在文逡逑献[5】中提到这些区域可分为三类:第一类是由于深度图像在重新投影过程中拉伸逡逑造成的小范围空洞,第二类是由于材质原因使得探测光出现透射或散射而形成的逡逑大范围空洞,第三类是由于在参考视点中遮挡关系的存在导致的大范围空洞。概逡逑括而言,空洞区域一般出现在纹理同源区域,物体边界处以及不均匀反射处。因逡逑此,如果要利用深度信息辅助RGB彩色图像进行分割,对深度空洞区域进行修逡逑复是十分有必要的。逡逑.逡逑
也都会被保存。带有人工标注的子集由成对的RGB图像和深度图像组成,该子逡逑集共包括1449对样本,RGB图像和深度图像在时间和空间上均进行了对齐,同逡逑时还包括彩色图像上进行标注的像素密集标签。如图1-2所示,这1449个样本逡逑5逡逑
,巧,如最基础的卷积运算,用于特征归纳的池化操作,还有卷基石后向传播算法等。随后,本文将介绍用于语义分割任务的并且介绍其详细结构以及训练过程。逡逑神经网络概述逡逑神经网络的发展历史逡逑神经网络本质上是带有卷积结构的人工神经网络(ANN,etwork),一种受生物学和神经学启发的数学模型。在这些模元按照一定拓扑结构,彼此之间进行单向或者双向连接。一般以任意设定,组合起来的神经元所形成的网络,就成为人工神网络。它是对人类大脑中神经元网络的一种抽象,研宄者希望模拟人脑处理一些问题的方式。逡逑
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本文编号:2806707
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