Abstract-2D-objektförslag, snabbt upptäckta regioner i en bild som sannolikt innehåller ett objekt av intresse, är en effektiv metod för att förbättra beräkningseffektivitet och noggrannhet av objektdetektering i färgbilder. I detta arbete föreslår vi en ny online-metod som genererar 3D-objektförslag i en RGB-D-videosekvens. Vår huvudsakliga observation är att djupbilder ger viktig information om scenens geometri. Genom att avvika från det traditionella målet med 2D-objektförslag för att ge en hög påminnelse siktar vi på exakta 3D-förslag. Vi utnyttjar djupinformation per ram och multi-view sceninformation för att få korrekta 3D-objektförslag. Med hjälp av effektiv men robust registrering kan vi kombinera flera ramar av en scen i nära realtid och generera 3D avgränsande lådor för potentiella 3D-regioner av intresse. Med hjälp av standardmått, såsom Precision-Recall kurvor och F-mått, visar vi att den föreslagna metoden är betydligt mer exakt än de nuvarande state-of-the-art tekniker. Vår online-strategi kan integreras i SLAM-baserad videobehandling för snabb 3D-objektlokalisering. Vår metod tar mindre än en sekund i MATLAB på UW-RGBD scenen dataset på en enda tråd CPU och därmed, har potential att användas i låg effekt chips i Unmanned Aerial Vehicles (UAV), quadcoppers, och drönare.
3D-objektförslag REF försöker lösa dessa frågor genom att utnyttja djup och tidsmässig information.
Locating 3D Object Proposals: A Depth-Based Online Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}