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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"主题词=Convolutional neural network Multimodal fusion Attention-aware mechanism Deep learning"

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排序：

The network of attention-aware multimodal fusion for RGB-D Indoor Semantic Segmentation Method 34

The Network of Attention-Aware Multimodal fusion for RGB-D I...

引用

34th Chinese Control and Decision Conference (CCDC)

作者： Zhao, Qiankun Wan, Yingcai Fang, Lijin Wang, Huaizhen Northeastern Univ Fac Robot Sci & Engn Shenyang 110819 Peoples R China Inspur Grp Inst Shandong New Generat Informat Ind Technol Gangxing Rd Jinan Peoples R China

ISBN: (纸本)9781665478960

In recent years, convolutional neural networks have effectively improved the accuracy of semantic segmentation tasks. However, semantic segmentation of indoor scenes is still a challenging problem due to the complexity of indoor environments. With the advent of depth sensors, the use of depth information to improve semantic segmentation has been considered. Most of the previous studies simply use equal-weight stitching or summation operations to fuse RGB features and depth features, failing to make full use of the complementary information between RGB features and depth features. In this paper, we propose the network of attention-aware multimodal fusion for RGB-D indoor semantic segmentation method. By designing an attention-aware multimodal fusion module, the multilevel RGB features and depth features are effectively fused. The cross-modal attention mechanism is also introduced in the multimodal fusion module, and the features are fused at different scales so that RGB features and depth features can guide and optimize each other using complementary information, thus extracting feature representations rich in spatial location information. The method can effectively promote the synergistic interaction of multimodal features and further improve the effect of semantic segmentation. Experimental results on publicly available datasets SUN RGB-D, NYU Depth v2 and ScanNet show that our designed algorithm outperforms other RGB-D image semantic segmentation algorithms.

关键词： convolutional neural network multimodal fusion attention-aware mechanism deep learning

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The network of attention-aware multimodal fusion for RGB-D Indoor Semantic Segmentation Method

The Network of Attention-Aware Multimodal fusion for RGB-D I...

引用

第34届中国控制与决策会议

作者： Qiankun Zhao Yingcai Wan Lijin Fang Huaizhen Wang Faculty of Robot Science and Engineering Northeastern University Institute of Shandong New Generation Information Industry Technology Inspur group

In recent years,convolutional neural networks have effectively improved the accuracy of semantic segmentation ***,semantic segmentation of indoor scenes is still a challenging problem due to the complexity of indoor *** the advent of depth sensors,the use of depth information to improve semantic segmentation has been *** of the previous studies simply use equal-weight stitching or summation operations to fuse RGB features and depth features,failing to make full use of the complementary information between RGB features and depth *** this paper,we propose the network of attention-aware multimodal fusion for RGB-D indoor semantic segmentation *** designing an attention-aware multimodal fusion module,the multilevel RGB features and depth features are effectively *** cross-modal attention mechanism is also introduced in the multimodal fusion module,and the features are fused at different scales so that RGB features and depth features can guide and optimize each other using complementary information,thus extracting feature representations rich in spatial location *** method can effectively promote the synergistic interaction of multimodal features and further improve the effect of semantic *** results on publicly available datasets SUN RGB-D,NYU Depth v2 and ScanNet show that our designed algorithm outperforms other RGB-D image semantic segmentation algorithms.

关键词： convolutional neural network multimodal fusion attention-aware mechanism deep learning

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