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一种由粗至精的RGB-D室内场景语义分割方法
被引量：
8
1
作者
刘天亮
冯希龙
+2 位作者
顾雁秋
戴修斌
罗杰波
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期681-687,共7页
为了标注室内场景中可见物体,提出一种基于RGB-D数据由粗至精的室内场景语义分割方法.首先,利用分层显著度导引的简单线性迭代聚类过分割和鲁棒多模态区域特征,构建面向语义类别的超像素区域池,基于随机决策森林分类器判决各个超像素区...
为了标注室内场景中可见物体,提出一种基于RGB-D数据由粗至精的室内场景语义分割方法.首先,利用分层显著度导引的简单线性迭代聚类过分割和鲁棒多模态区域特征,构建面向语义类别的超像素区域池,基于随机决策森林分类器判决各个超像素区域的语义类别,实现粗粒度区域级语义标签推断.然后,为了改善粗粒度级的语义标签,利用几何深度导引和内部反馈机制改进像素级稠密全连接条件随机场模型,以求精细粒度像素级语义标注.最后,在粗、细粒度语义标注之间引入全局递归式反馈,渐进式迭代更新室内场景的语义类别标签.2个公开的RGBD室内场景数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,所提出的语义分割方法无论在主观还是客观评估上,均具有较好的效果.
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关键词
RGB-D室内场景
语义分割
SLIC过分割
稠密CRFs
递归式反馈
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职称材料
题名
一种由粗至精的RGB-D室内场景语义分割方法
被引量：
8
1
作者
刘天亮
冯希龙
顾雁秋
戴修斌
罗杰波
机构
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
罗彻斯特大学计算机科学系
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期681-687,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(31200747
61001152
+8 种基金
61071091
61071166
61172118)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2010523
BK2012437)
南京邮电大学校级科研基金资助项目(NY210069
NY214037)
国家留学基金资助项目
教育部互联网应用创新开放平台示范基地(气象云平台及应用)资助项目(KJRP1407)
文摘
为了标注室内场景中可见物体,提出一种基于RGB-D数据由粗至精的室内场景语义分割方法.首先,利用分层显著度导引的简单线性迭代聚类过分割和鲁棒多模态区域特征,构建面向语义类别的超像素区域池,基于随机决策森林分类器判决各个超像素区域的语义类别,实现粗粒度区域级语义标签推断.然后,为了改善粗粒度级的语义标签,利用几何深度导引和内部反馈机制改进像素级稠密全连接条件随机场模型,以求精细粒度像素级语义标注.最后,在粗、细粒度语义标注之间引入全局递归式反馈,渐进式迭代更新室内场景的语义类别标签.2个公开的RGBD室内场景数据集上的实验结果表明,与其他方法相比,所提出的语义分割方法无论在主观还是客观评估上,均具有较好的效果.
关键词
RGB-D室内场景
语义分割
SLIC过分割
稠密CRFs
递归式反馈
Keywords
RGB-D indoor scene
semantic parsing
simple linear iterative clustering（SLIC） segmentation
dense conditional random fields（CRFs）
recursive feedback
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种由粗至精的RGB-D室内场景语义分割方法
刘天亮
冯希龙
顾雁秋
戴修斌
罗杰波
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
8
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