Semantic mapping and tracking with RGB-D cameras

Ma, Lingni

Informatik

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Original title:: Semantic mapping and tracking with RGB-D cameras
Translated title:: Semantische Kartierung und Verfolgung mit RGB-D Kameras
Author:: Ma, Lingni
Year:: 2021
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Informatik
Advisor:: Cremers, Daniel (Prof. Dr.); de With, Peter H. N. (Prof. Dr.)
Referee:: 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.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:: DAT 760d; DAT 770d
Abstract:: 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.
Translated abstract:: 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
Date of submission:: 10.08.2018
Oral examination:: 14.01.2021
File size:: 42880927 bytes
Pages:: 248
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210114-1449111-1-1
Last change:: 22.12.2021
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