Abstrakt. I detta dokument studerar vi problemet med objektdetektering för RGB-D-bilder med semantiskt rika bild- och djupfunktioner. Vi föreslår en ny geocentrisk inbäddning för djupbilder som kodar höjd över mark och vinkel med gravitation för varje pixel förutom den horisontella skillnaden. Vi visar att denna geocentriska inbäddning fungerar bättre än att använda råa djupbilder för att lära funktion representationer med konvolutionella neurala nätverk. Vårt slutliga objektdetekteringssystem uppnår en genomsnittlig precision på 37,3%, vilket är en relativ förbättring på 56% jämfört med befintliga metoder. Vi fokuserar sedan på uppgiften att instans segmentering där vi märka pixlar som tillhör objekt instanser som finns av vår detektor. För denna uppgift, föreslår vi ett beslut skogs approach som klassificerar pixlar i detektionsfönstret som förgrund eller bakgrund med hjälp av en familj av unary och binära tester som frågeform och geocentrisk pose funktioner. Slutligen använder vi resultatet från våra objektdetektorer i en befintlig superpixel klassificering ram för semantisk scen segmentering och uppnå en 24% relativ förbättring jämfört med nuvarande state-of-the-art för de objektkategorier som vi studerar. Vi anser att sådana framsteg som de som finns representerade i detta dokument kommer att underlätta användningen av uppfattning inom områden som robotik.
Deras följande arbete kodar både RGB och djup deskriptor (HHA) REF: höjd över marken, vinkel med gravitation och den horisontella skillnaden i CNNs struktur för bättre regionklassificering.
Learning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}