RGBD图像语义分割基础流程

RGBD图像语义分割的基础流程如下：

1. 数据预处理：将RGB和深度图像对齐并进行归一化处理。

2. 特征提取：从RGBD图像中提取特征，常用的方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

3. 分割模型设计：设计用于RGBD图像分割的模型，常用的模型包括FCN、SegNet、DeepLab等。

4. 模型训练：使用标注数据来训练模型，通过损失函数来调整模型参数，使模型能够更好地预测图像中每个像素的类别。

5. 分割结果后处理：对模型输出的分割结果进行后处理，包括去噪、边缘平滑、后处理等操作。

6. 评估模型性能：使用测试集来评估模型的性能，常用的评估指标包括像素准确率、平均交并比等。

以上是RGBD图像语义分割的基础流程，其中每个步骤都需要仔细考虑和调整，以获得更好的分割效果。