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      文章來源:xiaoxiaomomo    發布時間:2021-04-18 23:20:59  【字號:      】

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      語義地圖在一個寬廣的場景下可分類為對象級別和像素級別。以前的研究建立了對象級別的語義地圖的原始概念,即將提前建立好的已知對象的3D模型插入到無意義的稀疏點云地圖中。很不一樣的是,一些研究嘗試通過一些傳統的工具構造優越的像素級語義地圖,比如:SVM(即使SVM一般被用在解決工業中的預測,分類和診斷問題),CRF,并且至今,因為這些工具被認為在對象識別和場景分割方面具有重要作用。但是,大部分情況下,這些有限制的工具不能滿足分類的準確性要求。受到深度學習的啟發,出現越來越多的基于CNN的對象識別、檢測和分割的研究。因此,這些大量的成就為構建更多的像素級語義地圖提供了保證。Li和Delaroussi提出了一個方法,即融合目前最先進語義分割的策略(即DeepLab-v2)和V-SLAM框架(大型直接單目,LSD-SLAM)。它的成功在于,通過一個多視單目相機構建一個半稠密的3D語義地圖(區別于Mccmac等人的使用RGB-D相機構建的稠密3D語義地圖)。值得注意的是,這個融合方案反過來,對于更大范圍的2D單視角的語義分割方法有很大的性能提升。明顯的,SLAM從本質上提高了語義分割的準確性。Grid Padding="6"}安全的刷信譽新規




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