移动机器人的深度引导自由空间分割
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。室内自由空间分割方法,利用无监督掩蔽技术根据纹理均匀性和深度均匀性生成分割标签,结合密集预测 Transformer 中提取的特征与高深度区域生成超像素,通过在自定义室内数据集上对估计的自由空间掩码和 DPT 特征表示进行精调,展示了在复杂场景中表现良好,包括拥挤障碍物和自由空间较难识别的情况。
本文介绍了一种使用NVIDIA TensorRT进行优化的高效且稳健的RGB-D分割方法,可作为场景分析系统的公共初始处理步骤。通过评估证明了RGB-D分割优于仅处理RGB图像的效果,并展示了该方法在室内和室外应用场景中的定性结果。