深度图像 = 普通RGB三通道彩色图像 + Depth MapRGB图和深度图是配准的，像素之间一一对应Depth Map｜深度图包含与视点场景对象表面距离有关信息的图像通道，通道本身类似于灰度图像，每个像素值是传感器测出距离物体的实际距离分类与相机-D相机结构光法Kinec..
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2023-01-03 18:50:48
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RGB-D相机视觉SLAM Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras 开源代码地址: vision.in.tum.de/data/software/dvo 摘要 本文提出了一种用于RGB-D相机的稠密视觉SLAM方法，该方法可以使所有像素上的光度误差和深度误差最小化。与
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2020-05-25 12:16:00
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基于RGB-D数据的语义建图（SLAM帮助语义）。首先利用SSD执行单帧RGB图片（2D）物体检测，接着基于检测结果和深度信息，利用3D分割算法进一步分割3D点云。最终利用ORB-SLAM2的相机位姿信息将每帧的3D点云分割结果合并到地图中，建立语义点云地图。
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2022-12-28 15:32:25
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作者丨Tom Hardy编辑丨3D视觉工坊姿态估计算法汇总|基于RGB、RGB-D以及点云数据主要有整体方式、霍夫投票方式、Keypoint-based方式、Dense Correspondence方式等。实现方法：传统方法、深度学习方式。数据不同：RGB、RGB-D、点云数据等；标注工具LabelFusion：https://github.com/RobotLocomotion/LabelF
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2022-10-11 20:06:59
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开源代码：http://www.eth3d.net/摘要 即时定位和重建（SLAM）
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2022-07-14 10:50:00
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目录Abstract.ConributionsConclusion[1] Avetisyan A , Khanova T , Choy C , et al. SceneCAD: Predicting Object Alignments and Layouts in RGB-D Scans[J]. 2020.Fig. 1. Our me
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2022-03-23 16:47:22
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目录摘要1、简介2、相关工作3、方法3.1、狭缝检测3.2、估计三维目标方位3.3、Bounding Box回归3.4、基于上下文信息的细化4、实验4.1、定量比较4.2、定性比较5、结论摘要在本文中，我们提出了一种在RGB-D场景中，在目标周围放置三维包围框的技术。我们的方法充分利用二维信息，利用最先进的二维目标检测技术，快速减少三维搜索空...
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2021-08-13 09:53:53
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论文信息：《RDFNet: RGB-D Multi-level Residual Feature Fusion for Indoor Semantic Segmentation》——2017年 这篇论文关注于使用RGB-D数据，是对RGB-D的数据进行语义分割的。在使用RGB-D数据的多级室内语义分割中，已经表明将深度特征结合到RGB特征中有助
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2024-06-24 10:34:52
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作者丨泡泡图灵智库RGB-D SLAM with Structural Regularities下载链接：https://arxiv.org/abs/2010.07997代码：https://github.com/yanyan-li/PlanarSLAM作者：Yanyan Li, Raza Y unus, Nikolas Brasch, Nassir Navab, and Federico To
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2022-10-13 10:34:28
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寒假的时候看了一篇论文——Multimodal Neural Networks: RGB-D for Semantic Segmentation and Object Detection这篇论文是2017年发表的一篇会议论文介绍将深度图引入计算机视觉的处理任务，下面是我对这篇文章的一些解读。 1.引言图像内容的语义解释是计算机视觉中最基本的问题之一，并且在各种应用中具有最高的重
BAD SLAM：捆绑束调整直接RGB-D SLAM BAD SLAM: Bundle Adjusted Direct RGB-D SLAM 论文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Schops_BAD_SLAM_Bun
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2020-05-25 14:14:00
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论文《ACNet: Attention Based Network to Exploit Complementary Features for RGBD Semantic Segmentation》已经被ICIP2019(2019 IEEE International Conference on Image Processing)接收，论文提出了一种全新的方法，基于时下流行的注意力机制，用于室
引导语：本文为“3D视觉创新应用（三维重建）竞赛”作品集系列之一，该作品由来自深圳大学团队完成，团队成员：赵晨昊、张曼英、周制黔、郭宏希、陈炎彬。全文约2604个字，阅读时长约5分钟，旨在为更多开发者提供学习参考。一、项目介绍利用奥比中光科技集团股份有限公司提供的Zora P1开发板、 RGBD相机，以及深圳大学物理与光电工程学院智能光测研究院提供的川崎机器人（6轴）开发出了一款RGB-D相机结合
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2022-10-05 11:05:07
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ref：基于激光雷达与视觉融合的巡检机器人 SLAM 算法研究。
论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小黑决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。摘要现有的RGB-D显著性对象检测(SOD)模型需要大量的计算和内存消耗才能准确检测显著性对象。这限制了这些RGB-D SOD模型的实际应用。为了解决这一问题，本文提出了一种新型的轻量级
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2022-10-06 13:28:54
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动态环境对于视觉SLAM是有挑战性的因为运动物体能够损害相机位姿跟踪并且导致地图的损坏。在本文中，我们提出一种动态环境中的鲁棒RGB-D SLAM方法，检测运动物体同时重建背景结构。
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2022-12-28 17:03:20
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