基于单幅深度图像的语义场景补全 语义场景补全是计算机视觉和机器人学领域的一个重要任务，它涉及到从单视图深度图像中生成完整的三维体素表示的体积占用和语义标签。为了解决这个问题，一种端到端的三维卷积网络（SSCNet）被引入，该网络将单个深度图像作为输入，同时输出相机视锥体内所有体素的占用和语义标签。 语义场景补全任务的关键是同时预测体积占用和对象语义，这两个问题是紧密交织在一起的。为了利用这两个任务的耦合性质，我们使用针对这两个任务的监督来联合训练深度神经网络。我们的网络使用基于扩张的3D上下文模块来有效地扩展感受野并实现3D上下文学习。 为训练我们的网络，我们构建了SUNC-一个手动创建的大规模合成3D场景数据集，具有密集的体积注释。我们的实验表明，联合模型优于孤立地解决每个任务的方法，并优于语义场景完成任务的替代方法。 在本文中，我们首先介绍了语义场景补全任务的概述，然后回顾了相关工作，包括RGB-D分割、3D形状完成和体素空间语义标记。然后，我们介绍了我们的方法，包括网络架构和训练数据集。我们讨论了实验结果和未来的工作方向。 语义场景补全的应用前景非常广泛，例如在机器人学、计算机视觉、自动驾驶等领域都有广泛的应用前景。我们的方法可以为机器人和自动驾驶车辆提供准确的三维环境理解，并且可以提高机器人和自动驾驶车辆的导航和避障能力。 语义场景补全任务的挑战点在于捕获3D体积数据中的上下文信息，这需要设计一个基于扩张的3D上下文模块来有效地扩展感受野并实现3D上下文学习。此外，获取具有密集物体标记的三维场景数据集也是一大挑战。 我们的贡献是制定一个端到端的三维ConvNet模型（SSCNet）的体积场景完成和语义标记的联合任务，并设计了一个基于扩张的3D上下文模块来实现高效的上下文学习。我们的方法可以为机器人和自动驾驶车辆提供准确的三维环境理解，并且可以提高机器人和自动驾驶车辆的导航和避障能力。 在未来的工作中，我们将继续改进我们的方法，例如使用更多的数据集和更复杂的网络架构，以提高语义场景补全任务的性能。此外，我们还将研究语义场景补全任务在机器人和自动驾驶车辆中的应用，以提高机器人和自动驾驶车辆的导航和避障能力。

深度图像转点云测试数据

深度分段 该软件包提供深度图像的几何分割以及语义实例分割的接口，其中RGB图像的语义实例分割的输出与几何实例分割相结合。 对于后一种情况，我们还为每个几何段分配了一个语义标签。 TODO添加图片 如果您对全局分割图感兴趣，还请查看 。 安装 在终端中，定义已安装的ROS版本和要使用的catkin工作区的名称： export ROS_VERSION=kinetic # (Ubuntu 16.04: kinetic, Ubuntu 18.04: melodic) export CATKIN_WS= ~ /catkin_ws 如果您还没有工作区，请创建一个新的工作区： mkdir -p $CATKIN_WS /src && cd $CATKIN_WS catkin init catkin config --extend /opt/ros/ $ROS_VERSION --merge-dev

单目重建用于SLAM学习。加入深度图像

基于压缩感知的自适应深度图像编码

提取各数据集中的10张图片，作为实验数据，共有50张图片

针对Kinect镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象，直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题，提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法利用联合双边滤波原理，将Kinect镜头同一时刻采集的深度图像和彩色图像作为输入，首先，用高斯核函数计算出深度图像的空问距离权值和RGB彩色图像的灰度权值；然后，将这两个权值相乘得到联合滤波权值，并利用快速高斯变换替换高斯核函数，设计出联合双边滤波器；最后，用此滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现Kinect深度图像滤波。实验结果表明，所提算法应

基于深度图像的猪体尺检测系统

多视角深度图融合方法综述多视角深度图融合方法综述多视角深度图融合方法综述多视角深度图融合方法综述

单光子探测器具有高灵敏度和快速响应的特性，但在目标特性未知的情况下，无法直接确定每个像素点所需要的采样积分时间。因此，由于目标表面结构特性和反射率差异，探测器的距离估计值会出现采样不足或是采样饱和的现象。提出一种基于光子计数的自适应快速深度成像方法。该方法利用噪声光子和信号光子的飞行时间的不同特性，改进传统的基于最大似然估计算法的成像模型，自适应决定每个像素点的采样积分时间，并估计其最佳深度信息。实验结果表明，即使在低信噪比条件下，相比于固定采样积分时间成像方法，此算法仍能够更快、更准确重构出目标的深度图像。