Abstrakt. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) begränsas av bristen på förmåga att hantera geometrisk information på grund av den fasta rutnät kärnan struktur. Tillgången till djupdata möjliggör framsteg i RGB-D semantisk segmentering med CNN. De senaste metoderna använder antingen djup som ytterligare bilder eller rumslig processinformation i 3D-volymer eller punktmoln. Dessa metoder lider av höga beräknings- och minneskostnader. För att ta itu med dessa frågor presenterar vi Djup-medveten CNN genom att införa två intuitiva, flexibla och effektiva operationer: djup-medveten konvolution och djup-medveten genomsnittlig poolning. Genom att utnyttja djuplikheten mellan pixlar i informationsutbredningsprocessen införlivas geometrin sömlöst i CNN. Utan att införa några ytterligare parametrar kan båda operatörerna enkelt integreras i befintliga CNN. Omfattande experiment och ablationsstudier på utmanande RGB-D semantiska segmenteringsriktmärken validerar effektiviteten och flexibiliteten i vår strategi.
Wang m.fl. REF presenterade djupmedveten konvolution för att inbädda information om djuplikviditet mellan pixlar, vilket visar överlägsenhet i RGB-D semantisk segmentering.
Depth-aware CNN for RGB-D Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}