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Originaltitel:
Semantic mapping and tracking with RGB-D cameras
Übersetzter Titel:
Semantische Kartierung und Verfolgung mit RGB-D Kameras
Autor:
Ma, Lingni
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); de With, Peter H. N. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); de With, Peter H. N. (Prof. Dr.); Niessner, Matthias (Prof. Dr.); van Wijk, Jack (Prof. Dr.); Newcombe, Richard A. (Prof. Dr.); Brox, Thomas (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 760d; DAT 770d
Kurzfassung:
This thesis introduces plane prior to optimize dense mapping and tracking from RGB-D images. It also develops novel deep convolutional neural networks methods to perform detailed semantic image segmentation from RGB-D vision. Further an efficient annotation framework is described towards the generation of large-scale semantic ground-truth datasets.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit schlagen wir plane priors vor, um das Problem der dichten Kartierung und Verfolgung zu optimieren, mit RGB-D-Bilder als Eingabeinformation. Wir entwickeln auch neuartige Methoden mit tiefen konvolutionellen neuronalen Netzen, um eine detaillierte semantische Bildsegmentierung von RGB-D-Bildern durchzuführen. Des Weiteren wird ein effizientes Annotations-Framework zur Generierung von großen semantischen Ground-Truth-Datensätzen beschrieben.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1449111
Eingereicht am:
10.08.2018
Mündliche Prüfung:
14.01.2021
Dateigröße:
42880927 bytes
Seiten:
248
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210114-1449111-1-1
Letzte Änderung:
22.12.2021
 BibTeX