深度学习的RGBD图像语义分割基本知识

RGBD图像语义分割是指利用RGB图像和深度图像进行像素级别的分类和标注，即将每个像素分类为不同的语义类别，如人、车、建筑等。下面是一些基本知识：

1. RGBD图像：RGBD图像是指同时具有RGB颜色信息和深度信息的图像。通常情况下，深度信息是通过激光雷达或者Kinect等深度传感器获取的。

2. 深度图像：深度图像是指图像中每个像素到摄像机的距离或深度值。深度图像可以通过计算机视觉技术从RGB图像或者深度传感器中获取。

3. 语义分割：语义分割是指将图像中每个像素分为不同的语义类别。这是一种像素级别的分类任务。

4. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它可以通过大量的数据训练神经网络模型，从而实现图像分类、目标检测、语义分割等任务。

在RGBD图像语义分割中，深度信息可以为模型提供更好的空间信息，帮助区分前景和背景。使用深度信息可以更好地解决遮挡和光照变化等问题，提高分割的准确度。深度学习方法可以通过训练大量的数据来提高模型的精度，同时还可以结合传统的计算机视觉算法来提高分割的效果。