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摘要:
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RGB-D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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内容分析
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文献信息
篇名 一种由粗至精的RGB-D室内场景语义分割方法
来源期刊 东南大学学报(自然科学版) 学科 工学
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
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 681-687
页数 分类号 TP391
字数 4895字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0505.2016.04.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘天亮 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室 15 74 5.0 8.0
2 戴修斌 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室 22 45 4.0 6.0
3 冯希龙 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室 1 14 1.0 1.0
4 顾雁秋 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室 2 15 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
RGB-D室内场景
语义分割
SLIC过分割
稠密CRFs
递归式反馈
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-0505
32-1178/N
大16开
南京四牌楼2号
28-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5216
总下载数(次)
12
总被引数(次)
71314
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