Indoor Scene Reconstruction using RGB-D Images and Point-Cloud Completion在哪看
时间: 2023-06-27 17:08:30 浏览: 57
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相关问题
RGB-D语义分割发展的重要节点有哪些?
RGB-D语义分割是一个相对较新的研究领域,其发展历程中有几个重要的节点,包括:
1. 2012年:Silberman等人在CVPR上发表了“Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images”一文,这是RGB-D语义分割领域的首篇论文,开创了这个领域。
2. 2014年:Liu等人在ECCV上发表了“FusionSeg: A Unified Framework for RGB-D Image Segmentation”,这是一篇具有里程碑意义的论文,提出了一种基于深度学习的RGB-D语义分割方法,开创了深度学习在该领域的应用。
3. 2016年:Liu等人在ECCV上发表了“Deep Convolutional Neural Fields for Depth Estimation from a Single Image”一文,提出了一种基于深度卷积神经网络的单张图像深度估计方法,为RGB-D语义分割中深度信息的获取提供了新思路。
4. 2017年:Gupta等人在ICCV上发表了“DSGN: Deep Stereo Geometry Network for 3D Object Detection”,该论文提出了一种基于深度学习的3D物体检测方法,为RGB-D语义分割中物体识别和检测提供了新的思路。
5. 2020年:Yuan等人在ECCV上发表了“TransFuse: Transformers for Precise RGB-D Semantic Segmentation”一文,该论文首次将Transformer应用于RGB-D语义分割任务中,取得了优异的分割结果,为该领域的研究提供了新思路。
这些重要的节点推动了RGB-D语义分割领域的发展,促进了该领域的技术进步和应用拓展。
indoor-outdoor的激光slam数据集
对于室内到室外的激光SLAM数据集,以下是一些常用的数据集:
1. KITTI 数据集:KITTI数据集是一个广泛使用的计算机视觉和激光SLAM数据集,其中包含了从室内到室外的各种场景。该数据集提供了激光雷达、摄像头和GPS等多种传感器数据,适用于室内外的SLAM研究。
2. TUM 数据集:TUM数据集是由Technische Universität München提供的一组多传感器数据集,包括RGB-D相机、惯性测量单元(IMU)和激光雷达数据。该数据集包含了从室内到室外的多个场景,并广泛用于激光SLAM算法的评估和研究。
3. EuRoC 数据集:EuRoC(European Robotic Challenges)数据集是一个由欧洲无人机和机器人竞赛组织提供的数据集。该数据集包含了来自无人机、移动机器人和地面车辆等不同平台的多传感器数据,可用于室内到室外的激光SLAM研究。
这些数据集都提供了丰富的室内到室外序列数据,可以帮助研究人员和开发者进行激光SLAM算法的开发和评估。
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