室内RGB-D图像语义分割：双流加权Gabor融合提升性能

本文主要探讨了"基于双流加权Gabor卷积网络融合的室内RGB-D图像语义分割"这一主题。在现代室内环境感知和理解中，由于光照变化、物体遮挡以及类别多样性等复杂因素，传统的图像语义分割方法往往面临挑战。为此，研究者提出了一种创新的方法，该方法结合了彩色（RGB）和深度（Depth）信息，通过双流架构来提高分割性能。 首先，为了增强对方向和尺度不变性的特征提取，研究人员设计了一种加权Gabor方向滤波器。Gabor滤波器是一种经典的图像处理工具，它能够捕捉到局部特征的细节，通过权重调整，使网络能更好地适应不同方向和尺度的变化，从而提升深度卷积网络（DCN）的特征表示能力。 接着，为了构建一个轻量级的特征提取网络，采用了宽残差-加权Gabor卷积网络。这种网络结构结合了残差学习的思想，允许信息在网络的不同层之间直接传递，同时利用加权Gabor卷积单元提取彩色和深度图像的特征。这种方法能够更有效地处理高维数据，并保持模型的计算效率。 在特征融合阶段，文章提出了利用金字塔池化模块对深度特征进行多尺度融合。这种方法有助于整合不同尺度的信息，增强对图像上下文的理解，这对于解决室内场景中的复杂场景尤为重要，因为物体可能在不同的尺度下呈现不同的视觉特性。 实验部分，研究者选择NYUDv2数据集作为评估平台，对比了所提出的语义分割方法与其他常见的分割算法。实验结果表明，该方法在面对光照变化和遮挡问题时展现出良好的鲁棒性和有效性，分割效果具有竞争力，证明了其在实际应用中的潜力。 本文的贡献在于提出了一种有效的室内RGB-D图像语义分割策略，通过双流加权Gabor卷积网络融合彩色和深度信息，以及多尺度特征融合，提高了分割的准确性和鲁棒性。这对于提高室内环境的自动化理解和导航等领域具有重要意义。