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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。
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内容提要
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。
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关键要点
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本文介绍了一种使用NVIDIA TensorRT进行优化的RGB-D分割方法。
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该方法可作为场景分析系统的公共初始处理步骤。
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通过使用ESANet在NYUv2和SUNRGB-D室内数据集上进行评估，证明了RGB-D分割优于仅处理RGB图像的效果。
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当网络架构精心设计时，该方法仍可实时完成。
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在Cityscapes的室外数据集上进行评估，显示该方法适用于其他应用领域。
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展示了在一个室内应用场景中的定性结果。
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